딥러닝을 이용한 통합형 취업사진 생성 앱 개발 (Application to generate a consolidated ID photo for resume using deep learning)

사진을 포함하지 않는 표준이력서가 도입되고 있지만, 여전히 많은 기업이 응시원서나 이력서에 사진을 붙이는 관행을 가지고 있다. 최근 취업사진의 촬영을 위한 모바일 앱(application)의 출시가 꾸준히 이루어지고 있으나, 이 앱들이 고화질 영상 미지원, 헤어스타일 및 정장, 인상 합성 불가 등의 이유로 취업사진이라는 특수한 상황에 알맞은 사진을 생성하는 것이 불가능하다는 단점이 여전히 존재한다. 본 논��에서는 딥러닝 알고리즘인 starGAN-V2를 이용하여 헤어스타일과 정장, 인상을 합성한 얼굴 이미지를 생성하고 간단한 메이크업으로 얼굴을 보정하며 배경을 합성할 수 있는 고품질의 통합형 취업사진 생성 앱을 제안한다. 제안하는 얼굴 합성 알고리즘은 딥러닝 생성을 위한 얼굴 면적 조정 전처리를 통해 보다 자연스런 얼굴 합성을 할 수 있었으며, 생성된 취업사진 속 얼굴은 원본 얼굴과 평균 85.3% 이상의 높은 유사도를 보여준다.

While the standard resume without photos has increasingly become common in South Korea, many companies still require applicants to include a personal photo in their resume. In recent years, many mobile applications have been released to take ID photos for resume. However, due to the lack of high-quality image support and the inability to synthesize hair-styles and suit-styles, these mobile applications cannot generate special purpose photos suitable for resume. In this paper, to generate high-quality and consolidated ID photos for resume, we propose a mobile application that can generate ID photos to synthesis hair-styles and suit-styles using the deep-learning algorithm, starGAN-v2, and that can retouch faces with simple makeup and background compositing. The proposed face synthesis algorithm can synthesize more natural faces through face area adjustment preprocessing and the generated face shows a high similarity of over 85.3% on average to the original face.