사용자의 얼굴과 헤어를 포함하는 머리 전체 이미지를 인공지능 기반 얼굴 헤어 분리 모델에 적용하여 상기 머리 전체 이미지를 얼굴 영역 이미지와 헤어 영역 이미지로 분리하는 얼굴 헤어 분리부;상기 얼굴 영역 이미지를 인공지능 기반 얼굴 특징점 추출 모델에 적용하여 얼굴 특징점을 추출하고, 추출된 얼굴 특징점을 기반으로 얼굴의 세부 요소별 형태 및 크기를 측정하여 사용자의 얼굴 형태 정보를 생성하는 얼굴 특징점 추출부; 복수의 헤어스타일을 저장하는 헤어스타일 데이터베이스부;상기 사용자의 얼굴 형태 정보에 기반하여 상기 헤어스타일 데이터베이스부에서 추천 헤어스타일을 검색하여 사용자에게 출력하는 헤어스타일 추천부를 포함하고; 상기 얼굴 헤어 분리부는 MASK R-CNN 알고리즘을 이용하여 상기 머리 전체 이미지를 얼굴 영역 이미지와 헤어 영역 이미지로 분리하는 것을 더 포함하며; 상기 헤어스타일 추천부는, 상기 사용자의 얼굴 형태 정보를 이용하여 상기 헤어스타일 데이터베이스부에 헤어스타일별로 저장되어 있는 얼굴 형태 정보를 클러스터링하여 상기 사용자의 얼굴 형태 정보와 기설정된 값 이상의 유사도를 갖는 헤어스타일을 검색한 후, 검색된 헤어스타일에 사용자 선호 요소에 따른 가중치를 부여하고, 점수가 높은 헤어스타일 순으로 사용자에게 출력하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,사용자 얼굴 형태 기반 헤어스타일 추천 장치.

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제1항에 있어서,상기 얼굴 특징점 추출부는,CNN 알고리즘을 이용하여 얼굴 특징점을 추출한 후, 추출된 얼굴 특징점의 위치를 정규화하고, 정규화된 얼굴 특징점을 기반으로 얼굴의 세부 요소별 형태 및 크기를 측정하여 사용자의 얼굴 형태 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는,사용자 얼굴 형태 기반 헤어스타일 추천 장치.

제1항에 있어서,상기 헤어스타일 데이터베이스부는,각 헤어스타일을 객체로 저장하되, 각각의 객체는,헤어스타일 이미지;상기 헤어스타일 이미지에 대응하는 헤어스타일이 적용된 사람의 얼굴 형태 정보;를 포함하는 것을 특징으로 하는,사용자 얼굴 형태 기반 헤어스타일 추천 장치.

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사용자의 얼굴과 헤어를 포함하는 머리 전체 이미지를 인공지능 기반 얼굴 헤어 분리 모델에 적용하여 상기 머리 전체 이미지를 얼굴 영역 이미지와 헤어 영역 이미지로 분리하는 얼굴 헤어 분리부;상기 얼굴 영역 이미지를 인공지능 기반 얼굴 특징점 추출 모델에 적용하여 얼굴 특징점을 추출하고, 추출된 얼굴 특징점을 기반으로 얼굴의 세부 요소별 형태 및 크기를 측정하여 사용자의 얼굴 형태 정보를 생성하는 얼굴 특징점 추출부;복수의 헤어스타일을 저장하는 헤어스타일 데이터베이스부;상기 사용자의 얼굴 형태 정보에 기반하여 상기 헤어스타일 데이터베이스부에서 추천 헤어스타일을 검색한 후, 검색된 헤어스타일에 사용자 선호 요소에 따른 가중치를 부여하고, 점수가 높은 헤어스타일 순으로 사용자에게 출력하는 헤어스타일 추천부를 포함하고;상기 헤어스타일 데이터베이스부는, 각 헤어스타일을 객체로 저장하되, 각각의 객체는,헤어스타일 이미지;상기 헤어스타일 이미지에 대응하는 헤어스타일이 적용된 사람의 얼굴 형태 정보;상기 헤어스타일 이미지에 대응하는 헤어스타일에 대한 속성 카테고리 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,사용자 얼굴 형태 기반 헤어스타일 추천 장치.

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사용자의 얼굴과 헤어를 포함하는 머리 전체 이미지를 인공지능 기반 얼굴 헤어 분리 모델에 적용하여 상기 머리 전체 이미지를 얼굴 영역 이미지와 헤어 영역 이미지로 분리하는 얼굴 헤어 분리 단계;상기 얼굴 영역 이미지를 인공지능 기반 얼굴 특징점 추출 모델에 적용하여 얼굴 특징점을 추출하고, 추출된 얼굴 특징점을 기반으로 얼굴의 세부 요소별 형태 및 크기를 측정하여 사용자의 얼굴 형태 정보를 생성하는 얼굴 특징점 추출 단계;상기 사용자의 얼굴 형태 정보에 기반하여, 복수의 헤어스타일을 저장하는 헤어스타일 데이터베이스부에서 추천 헤어스타일을 검색하여 사용자에게 출력하는 헤어스타일 추천 단계를 포함하고; 상기 얼굴 특징점 추출 단계는,CNN 알고리즘을 이용하여 얼굴 특징점을 추출한 후, 추출된 얼굴 특징점의 위치를 정규화하고, 정규화된 얼굴 특징점을 기반으로 얼굴의 세부 요소별 형태 및 크기를 측정하여 사용자의 얼굴 형태 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고;상기 헤어스타일 추천 단계는,상기 사용자의 얼굴 형태 정보를 이용하여 상기 헤어스타일 데이터베이스부에 헤어스타일별로 저장되어 있는 얼굴 형태 정보를 클러스터링하여 상기 사용자의 얼굴 형태 정보와 기설정된 값 이상의 유사도를 갖는 헤어스타일을 검색하고, 검색된 헤어스타일을 사용자에게 출력하는 단계를 더 포함하며;상기 헤어스타일 추천 단계는, 헤어스타일 추천부가 검색된 헤어스타일 객체들에 선호 길이별, 선호 컬러별, 선호 계절별, 선호 트렌드별 사용자 선호 요소에 따라 가중치를 부여하고, 수집된 각 헤어스타일 객체별로 점수를 계산하며, 계산된 점수 결과에 따라 점수가 높은 헤어스타일 객체에 우선 순위를 준다음 우선 순위가 높은 헤어스타일 객체부터 순차적으로 사용자에게 추천하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,사용자 얼굴 형태 기반 헤어스타일 추천 방법.

제8항에 있어서,상기 얼굴 헤어 분리 단계는,MASK R-CNN 알고리즘을 이용하여 상기 머리 전체 이미지를 얼굴 영역 이미지와 헤어 영역 이미지로 분리하는 단계인 것을 특징으로 하는,사용자 얼굴 형태 기반 헤어스타일 추천 방법.

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제8항에 있어서,상기 헤어스타일 데이터베이스부는,각 헤어스타일을 객체로 저장하되, 각각의 객체는,헤어스타일 이미지;상기 헤어스타일 이미지에 대응하는 헤어스타일이 적용된 사람의 얼굴 형태 정보;를 포함하는 것을 특징으로 하는,사용자 얼굴 형태 기반 헤어스타일 추천 방법.

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사용자의 얼굴과 헤어를 포함하는 머리 전체 이미지를 인공지능 기반 얼굴 헤어 분리 모델에 적용하여 상기 머리 전체 이미지를 얼굴 영역 이미지와 헤어 영역 이미지로 분리하는 얼굴 헤어 분리 단계;상기 얼굴 영역 이미지를 인공지능 기반 얼굴 특징점 추출 모델에 적용하여 얼굴 특징점을 추출하고, 추출된 얼굴 특징점을 기반으로 얼굴의 세부 요소별 형태 및 크기를 측정하여 사용자의 얼굴 형태 정보를 생성하는 얼굴 특징점 추출 단계;상기 사용자의 얼굴 형태 정보에 기반하여, 복수의 헤어스타일을 저장하는 헤어스타일 데이터베이스부에서 추천 헤어스타일을 검색한 후, 검색된 헤어스타일에 사용자 선호 요소에 따른 가중치를 부여하고, 점수가 높은 헤어스타일 순으로 사용자에게 출력하는 헤어스타일 추천 단계를 포함하고;상기 헤어스타일 데이터베이스부는,각 헤어스타일을 객체로 저장하되, 각각의 객체는,헤어스타일 이미지;상기 헤어스타일 이미지에 대응하는 헤어스타일이 적용된 사람의 얼굴 형태 정보;상기 헤어스타일 이미지에 대응하는 헤어스타일에 대한 속성 카테고리 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는,사용자 얼굴 형태 기반 헤어스타일 추천 방법.

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