- 프로젝트명: BalanceMakeUp
- 기간: 2023.03 ~ 2023.07
- 목표: 사용자 얼굴 특징을 정밀하게 분석하여 맞춤형 메이크업 가이드를 제공하는 서비스 개발
- 역할: 얼굴 검출 및 특징점 분석 알고리즘 구현, ML 모델 설계, 메이크업 추천 로직 구현
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정밀한 얼굴 특징 감지 시스템 구현
- Google MediaPipe의 FaceMesh를 활용하여 얼굴의 468개 지점을 정확히 감지
- 다양한 각도와 얼굴 유형에도 대응해 높은 분석 정확도 확보
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얼굴형 분류 모델 개발
- 감지된 468개 지점 데이터를 기반으로 7가지 얼굴형을 분류하는 모델 개발
- 분류 결과를 통해 개인화된 메이크업 가이드 제공의 기초 마련
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과학적 기반의 얼굴 비율 분석 시스템 구축
- 악안면성형 및 재건학회 연구 결과를 바탕으로 11가지 얼굴 비율 측정 기술 개발
- 각 개인의 얼굴 특성을 이상적인 비율과 비교·분석하여 사용자 인사이트 제공
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맞춤형 메이크업 가이드 시스템 개발
- 얼굴형 진단 결과에 따른 맞춤형 컨투어링 메이크업 가이드 제공
- 피부톤(쿨톤, 웜톤, 뉴트럴톤) 분석 후 개인화된 제품 추천 및 예시 제공
- Checco 뷰티 플랫폼 내에서 종합적이고 개인화된 메이크업 서비스를 구현
- 7가지 얼굴형 정확 분류 모델 완성: 개인화된 뷰티 서비스의 핵심 인프라를 구축
- 11가지 얼굴 비율 분석 기술: 과학적 근거에 기반해 서비스 신뢰도 및 사용자 만족도 향상
- 플랫폼 가치 제고: Checco 뷰티 플랫폼 내에서 맞춤형 메이크업 가이드를 성공적으로 출시, 사용자 체류시간 및 재방문율 상승
- 언어/프레임워크: Python, TensorFlow/PyTorch
- 얼굴 인식/분석: Google MediaPipe FaceMesh, OpenCV