기계학습 기반의 눈썹화장 추천시스템에 관한 연구

• 영문명: A Study on a Machine Learning-based Eyebrow Makeup Recommendation System
• 발행기관: 한국문화융합학회
• 저자명: 최진은(Jineun Choi)
• 간행물 정보: 『문화와융합』제46권 특별호2, 113~128쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.03.31

국문 초록

본 연구는 기계학습을 기반으로 한 눈썹화장 추천시스템을 개발하여 효과적인 눈썹화장의 결과를 이끌어 낼 수 있다는 것을 밝히고자 하였다. 이를 위해 기계학습의 눈썹 형태, 학습의 기초적 데이터가 되어야 할 얼굴 형태의 구조에 대한 선행 연구를 검토함으로써 눈썹 모양의 지도학습과 얼굴검출 측정점의 필요성을 파악했다. 따라서 본 연구에서는 얼굴 전체, 눈썹과 눈, 입술의 측정 포인트를 제시했다. 얼굴 골격과 눈과 눈썹 그리고 코, 입의 크기, 각도 및 위치 관계를 데이터로 변환하고, 각 구분항목에는 상반되는 두 가지의 세부 항목을 설정하여 세분화하였으며, 미에 대한 객관적 평가를 수행하는 기계학습 시스템을 개발하였다. 기계학습 기반 추천시스템은 다양한 전문가의 집단적 통찰력을 통합하여 보다 정확한 눈썹화장의 결과물을 제공하며, 이를 기반으로 뷰티 산업에서 기계학습과 증강현실 기술을적용한 다양한 영역에 적용 가능한 장점이 있다. 또한 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있고, 사용자 피드백을 통한 지속적인 학습이 가능하기 때문에 개인의 얼굴 특징과 선호도에 따라 최적의결과를 제공할 수 있다.

영문 초록

This study aims to develop an eyebrow makeup recommendation system based on machine learning that can lead to effective eyebrow makeup results. To this end, we identified the need for supervised learning of eyebrow shape and face detection measurement points by reviewing previous research on eyebrow shape for machine learning and the structure of facial shape that should be the basic data for learning. Therefore, this study presented measurement points for the entire face, eyebrows, eyes, and lips. We converted the facial skeleton and the size, angle, and position relationships of the eyes, eyebrows, nose, and mouth into data, subdivided them by setting two opposite subcategories for each subcategory, and developed a machine learning system that performs objective evaluation of beauty.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 기계학습의 학습 범위

4. 눈썹화장 추천시스템

5. 기계학습 학습데이터 구축의 적용 및 활용 방안

6. 결론

키워드

기계학습 눈썹화장 얼굴검출 얼굴구조 추천시스템 Machine learning Eyebrow makeup Face detection Facial structure Ecommendation system