본 연구에서는 고압산소치료 후 포유동물의 피부에서 Melanin 세포의 생성이 줄어들었음을 이미 보고된 바 있고, 치료 후 전층 피부이식 생존율을 높였고, 또한 인체의 피부 진피층 확인은 더 많은 임상데이터가 필요하나 고압산소치료 후 표피면의 변화는 빠른 시간에 확인 할 수 있다고 판단됨으로 이에 피부진단기의 기준면과의 평행(parallel polarization) 이미지로 피부표피의 변화를 확인 하고자 했다. 본 연구의 고압산소챔버를 활용한 피부표피에 대한 분석 및 실험 결과, 주름살 및 상처(Wrinkle & Scar) 분석에서 피실험자 남자1 3%, 남자2 2%, 여자1 5.9%, 여자2 2.3%로 피실험자 모두 감소 현상을 보여 피부 탄력도가 좋아 지는 효과를 보였다. 피부미백(S-Gray) 분석에서는 피실험자의 피부 표피면의 멜라닌 및 에리즈마 색소의 피부 톤이 남자1 1.1%, 남자2 2.3%, 여자1 4% 로 피실험자 4명 중 3명은 상승 효과를 얻었으나, 피실험자 다른 1명인 여자2는 2.3% 하향의 결과가 나타났다. 홍도(Erythema) 분석, 피실험자 정상인 부위인 D.BLUE/BLUE 값이 남자1 5.6%, 남자2 4.9%, 여자1 17.3%, 여자2 15.3% 증가 현상을 보였으며 남자와 여자의 효과 차이가 10% 이상으로 나타낸 것으로 보아 남자 보다는 여자가 우세한 것으로 판단되었으며, 비정상인 에리즈마 색소(민감도)의 비정상인 부위인 YELLOW/RED 컬러 값에서 남자1 5.2%, 남자2 5%, 여자1 9.2%, 여자2 4.5% 감소 하였음을 보였다. 이에 피실험자 모두 에리즈마인 민감성 산소치료에 따른 피부에 미치는 영향이 효과가 있는 것으로 판명되었다.
MZ세대를 중심으로 자기관리를 열심히 하는 사람들이 증가함에 따라 화장의 기본이 되는 개인 피부톤(퍼스널 컬러)을 찾는 것이 중요시되고 있다. 현재 대다수 사람은 자신에게 어울리는 퍼스널 컬러를 찾기 위해 높은 비용을 지불하여 전문가를 이용하거나 객관적이고 정량화된 기준 없이 오랜 시간을 투자하여 스스로 퍼스널 컬러를 찾는 등 시간과 비용 측면에서의 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 이미지 기반 인공지능 기술(객체 탐지, 객체 분할, BeautyGAN)을 적용하여 데이터 기반의 정량적인 기준을 생성하고, 퍼스널 컬러에 알맞은 화장품 추천 웹 서비스를 제안한다.
본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴 구성요소 융합을 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색의 범위를 이용해 피부 영역을 검출하고. 영역 그룹화로 후보 얼굴 영역을 찾는다. 색 정보를 이용해 얼굴 구성요소(눈, 입)를 검출한 후, 검출된 구성요소와 구성요소 간의 관계를 융합하여 주어진 영상에서 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문이 제안하는 구성요소 융합 방법은 구성요소 간의 관계에 대한 불확실성을 고려하고 있어, 구성요소간의 최적의 조합으로 얼굴의 크기와 포즈, 조명의 변화가 어느 정도 허용된 얼굴 검출이 가능하다.
본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 컬러영상 기반에서 배경과 잡음에 강인한 적응적 임계값 기반의 피부영역 기법을 제안하고 이를 활용한 응용프로그램을 제안한다. 배경과 전경을 분리시키는 코드북 알고리즘을 사용하여 배경을 제거하고, 분리된 영역에서 매 프레임 임계값과 모션에 따른 화소값을 검사하여 피부영역의 임계값을 갱신한다. 결과적으로 조명과 배경에 강인한 피부 영역 검출이 가능하며 이를 응용하여 사용자 인터페이스에 적용이 가능하다.
빠르게 변모하는 산업화와 외모 지상주의의 사회적 흐름에 따라 메이크업은 헤어미용, 피부미용, 네일미용과 함께 성공적 사회생활과 원만한 인간관계를 형성하기 위한 중요수단으로 작용하고 있다. 이에 개인이 선호하는 메이크업 컬러를 다각도로 조사하여 미용산업의 매출 증대를 도모할 현실적 필요성이 대두되고 있다. 이에 광주광역시와 전라남도 거주하는 10대부터 40대 이상의 여성을 대상으로 외모관리 추구에 따른 메이크업 관심도와 컬러 선호도에 관하여 분석하였다. 연구 결과 서비스직, 학생, 10대 이하에서 평소에 메이크업을 많이 하는 것으로 나타났으며 '갈색계열'(70.2%)의 아이 쉐도우 컬러와 '붉은 계열'의 치크 컬러(76.8%) 및 립 컬러(62.5%)를 가장 많이 사용하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 뷰티숍의 매출 증대 도모는 물론 향후 메이크업 제품 개발을 위한 기초 자료 및 메이크업 미용인의 컬러 선택을 위한 응용자료로도 활용되리라 사료한다.
피부과 시술 후 피부 상태는 정상인과는 다른 피부 상태로 변화하게 된다. 시술과정에서 레이저와 같은 빛이 피부를 통과함에 따라 피부 홍반과 관계되는 화학적인 인자들이 활성화될 것이다. 이로 인해 피부에 건조함, 가려움, 벗겨짐 등이 발생할 수 있다. 비비크림의 본래의 목적은 메이크업 제품이라기보다는 민감한 피부에 스킨케어 기능을 제공해주는 제품이다. 일반적으로 사용되는 비비크림은 모든 피부 타입에 적합하며 특히 민감하고 여드름이 발생하기 쉬운 피부를 가진 사람들을 타깃으로 하고 있다. 그것은 피부상태를 개선해주는 스킨케어의 기능과 홍반이나 결점들을 효과적으로 커버해주는 메이크업 기능을 동시에 구현해주는 장점을 가지고 있다. 본 연구는 민감한 피부를 효과적으로 진정 및 홍반 개선을 해주는 스킨케어 기능과 홍반을 컬러적인 측면에서 자연스럽게 커버해주는 메이크업 기능을 갖는 제품에 대한 연구를 통해 피부과 시술 후 진정 및 홍반 개선 효과를 갖는 메이크업 제품을 개발하였다.
청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후 추출된 피부영역을 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두 손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 얼굴을 검출하기 위해서 컬러영상에서 눈동자 템플릿을 사용한 얼굴을 검출하는 방법에 관해 제안하였다. 전체 시스템의 구성은 크게 피부색 모델에 의한 피부 영역을 검출하고 검출된 피부 영역에 타원을 적용하여 얼굴영역을 찾은 뒤 템플릿을 사용하여 눈동자를 추출하여 정규화 된 얼굴을 검출하는 단계로 이루어 졌다. 특히 타원을 적용할 때와 눈동자 템플릿을 적용할 때는 모멘트를 사용하였으며, 눈동자를 추출할 때 벡터를 기반으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 눈동자 템플릿을 사용하면 눈동자의 위치와 크기를 동시에 얻어 낼 수 있었다. 마지막으로 이렇게 검출된 얼굴을 기울어진 각도만큼 회전시켜 정규화 된 얼굴을 검출 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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