홍채 색상 변경 서비스를 위한 경량화된 상호작용 시스템

초록

최근 증강현실 기반 뷰티 기술과 개인화된 사용자 경험에 대한 수요가 증가함에 따라, 홍채 색상 변경이나 가상 컬러렌즈 트라이온 서비스의자동화 및 실시간화 요구가 높아지고 있다. 그러나 기존의 소프트웨어 기반 홍채 색상 변경 방식은 자동화 도구의 경계 정밀도 및 지연 시간과수동 편집의 숙련도 및 반복 작업 의존으로 인해 실시간 적용과 사용자 편의성에 한계가 있다. 본 연구는 다중 작업 손실 함수를 활용한 경량딥러닝 모델을 기반으로, 얼굴, 눈, 홍채 탐지부터 마스킹 및 색상 변경까지를 단일 파이프라인에서 통합 처리하는 자동화 시스템을 제안한다. 실험 및 평가 결과, 블라인드 판독은 마스킹 정밀도 4.62/5, 색상 자연스러움 4.51/5로 우수 수준을 보였고, 홍채 개수 일치율은 98%를 달성하였다. 효율 측면에서 프레임당 지연 시간은 142 ms(7.04 FPS)로 나타났으며, 시스템 메모리 사용량은 최대 95.85 MiB 이내로 안정적으로 유지되었다

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