Automatic Generation of Rule-based Caricature Image

규칙 기반 캐리커쳐 자동 생성 기법

We present the technique that automatically generates caricatures from input face images. We get the mean-shape of training images and extract input image's feature point using AAM(Active Appearance Model). From literature of caricature artists, we define exaggeration rules and apply our rules to input feature points, then we can get exaggerated feature points. To change our results into cartoon-like images, we apply some cartoon-stylizing method to input image and combine it with facial sketch. The input image is warped to exaggerated feature point for final results. Our method can automatically generate a caricature image while it minimizes user interaction.

본 논문은 주어진 얼굴 사진에 대하여 자동으로 얼굴의 특징을 강조한 캐리커쳐 생성 기법을 제안한다. AAM(Active Appearance Model)을 사용하여 트레이닝 이미지의 특징점과 텍스쳐 정보를 유지하고 이것을 이용하여 평균 얼굴의 정보와 함께 주어진 얼굴에 대한 특징점을 찾아낸다. 캐리커쳐 아티스트들의 제안을 바탕으로 특징적인 부분을 과장하기 위한 룰을 정의하고 이를 입력 얼굴의 특징점에 적용하여 과장된 특징점을 얻는다. 마지막으로 주어진 사진에 대하여 좀 더 만화적인 효과를 내기 위해 얼굴 이미지에 카투닝을 적용한 다음 과장된 특징점으로 와핑한다. 이러한 방법으로 사용자의 조작을 최소로 하는 캐리커처 생성을 할 수 있다.