이 연구에서 가상 깊이 데이터 생성은 3D 모델을 활용하여 다양한 신원, 표정 및 자세를 포함한 대규모의 데이터셋을 생성하는 것을 의미합니다. 이 가상 데이터는 실제 데이터와 비교하여 높은 품질과 다양성을 제공하며, 깊이 모델의 사전 훈련에 사용됩니다. 이를 통해 모델은 실제 데이터에 대한 사전 지식을 얻고, 깊이 정보를 더 잘 이해할 수 있게 됩니다. 따라서 깊이 모델의 성능 향상에 기여하며, RGB-D 얼굴 인식의 정확성을 향상시킵니다.