경량화된 인터랙션을 위한 인공지능 모델 기반 페이셜 리타겟팅 프레임워크에 관한 연구

사용자의 얼굴 표정을 가상 아바타에게 전이시키는 기술을 의미한다. 본 연구에서는 피지컬 마커나 랜드마크 데이터 없이 딥러닝 기반의 감정인식 모델을 통해 실시간으로 표정을 예측하고 이를 아바타에 반영하는 경량화된 프레임워크를 제안한다.

연구 결과, 제안한 프레임워크는 평균 130 FPS와 1.9ms의 CPU 처리 속도를 기록하며 Mediapipe 및 Dlib보다 우수한 성능을 보였다. 또한 85.5%의 F1-Score와 높은 MOS 점수를 통해 정확도와 사용자 만족도를 동시에 입증하였다.

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페이셜 리타겟팅은 사용자의 얼굴 표정을 가상 아바타에게 전이시키는 기술로서 메타버스의 핵심 기술로 연구되고 있다. 피지컬 마커와 랜드마크 데이터를 사용하는 전통적인 기법은 전문 지식 ... 전체 초록 보기

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088056593

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