A Study on Face Component Extraction for Automatic Generation of Personal Avatar

개인아바타 자동 생성을 위한 얼굴 구성요소의 추출에 관한 연구

In Recent times, Netizens have frequently use virtual character 'Avatar' schemes in order to present their own identity, there is a strong need for avatars to resemble the user. This paper proposes an extraction technique for facial region and features that are used in generating the avatar automatically. For extraction of facial feature component, the method uses ACM and edge information. Also, in the extraction process of facial region, the proposed method reduces the effect of lights and poor image quality on low resolution pictures. this is achieved by using the variation of facial area size which is employed for external energy of ACM. Our experiments show that the success rate of extracting facial regions is $92{\%}$ and accuracy rate of extracting facial feature components is $83.4{\%}$, our results provide good evidence that the suggested method can extract the facial regions and features accurately, moreover this technique can be used in the process of handling features according to the pattern parts of automatic avatar generation system in the near future.

최근 네티즌들은 사이버 공간에서 자신의 정체성을 나타내기 위해 가상 캐릭터 '아바타(Avatar)'를 많이 이용하고 있으며, 더 나아가 사용자들은 좀 더 자신과 닮은 아바타를 요구하고 있다. 본 논문은 자동 아바타 생성의 기반기술인 얼굴 영역과 구성요소의 추출에 대한 연구로써 얼굴 구성 요소의 추출은 ACM과 에지의 정보를 이용하였다. 또한 얼굴 영역의 추출은 얼굴 영역의 면적 변화량을 ACM의 외부에너지로 사용하여 저해상도의 사진에서 발생하는 조명과 화질의 열화에 의한 영향을 감소시킬 수 있었다. 본 연구의 결과로 얼굴영역 추출 성공률은 $92{\%}$로 나타났으며, 얼굴 구성 요소의 추출은 $83.4{\%}$의 성공률을 보였다. 본 논문은 향후 자동 아바타 생성 시스템에서 얼굴 영역과 얼굴 구성요소를 정확하게 추출함으로써 패턴 부위별 특징처리가 가능하게 될 것으로 예상된다.