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문제 정의
- 향후, 심화된 색채 이론과 광학 이론을 접목시켜, 필요 이상의 세분화를 줄이고 면적 대비 색상 간의 영향력을 고려한 비교 모델의 개량을 시도해볼 예정이다. 그리고 K-means 는 클러스터의 수를 최적화하는 데에 어려움이 있을 수 있으므로 이를 해결하기 위한 방안을 마련하고자 한다.
- 본 논문에서 기존의 비교 모델[1]을 개선하기 위하여 괴테의 색채 이론을 적용하여, 비교 모델에 입력으로 제공하는 변수를 색상 간의 영향력을 고려하여 변화시켰다. 다만, 디지털 환경에서의 특성을 고려하여 색채 이론을 적합하게 수정하여 적용하였다.
- 본 논문에서는 기존 논문[1]보다 향상된 성능을 가지는 퍼스널 컬러 진단 및 색상 추천 방법을 제안하였다. 기존 논문에서 사용된 비교 모델에 색채 이론을 접목시켜 비교 모델 자체의 신뢰도를 향상시키고, 관련 파라미터들을 세분화하여 사용자에게 보다 최적화된 결과를 도출할 수 있었다.
- 본 논문은 스마트 폰 카메라를 통해 촬영된 사용자 얼굴 영상에 영상 처리를 적용한 후, 퍼스널 컬러를 계산하고 이를 토대로 사용자에게 어울리는 색상을 추천하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 논문[1]의 방법을 따르지만, 기존 방법에서 사용된 비교 모델이나 과정들을 심화시켜 보다 향상된 성능을 제공한다.
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