순환 적대적 생성 신경망을 이용한 안면 교체를 위한 새로운 이미지 처리 기법

초록

최근 모바일 단말기 및 개인형 컴퓨터의 비약적인 발전과 신경망 기술의 등장으로 영상을 활용한 실시간 안면 교체가 가능해졌다. 특히, 순환 적대적 생성 신경망은 상호 연관성이 없는 이미지 데이터를 활용한 안면 교체가 가능하게 만들었다. 본 논문에서는 적은 학습 데이터와 시간으로 안면 교체의 품질을 높일 수 있는 입력 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 방식은 사전에 학습된 신경망을 통해서 추출된 안면의 특이점 정보와 안면의 구조와 표정에 영향을 미치는 주요 이미지 정보를 결합함으로써 안면 표정과 구조를 보존하면서 이미지 품질을 향상시킬 수 있다. 인공지능 기반의 무참조 품질 메트릭 중의 하나인 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE) 점수를 활용하여 제안 방식의 성능을 정량적으로 분석하고 기존 방식과 비교한다. 성능 분석 결과에 따르면 제안 방식은 기존 방식 대비 약 4.6%~14.6% 개선된 BRISQUE 점수를 나타내었다.

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