얼굴에 대한 시각적 인지는 오랫동안 인간에게 중요한 문제로 인식되어 왔다. 수 세기 동안 이루어져 왔던 미용 화장과 성형, 치아 교정 등의 다양한 연구는 사람의 얼굴을 감성적 측면에서 어떻게 하면 아름답게 만들 수 있는 가에 초점을 두었다. 본 논문에서는 휴먼 입출력 인터페이스로서 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이를 혼합한 다중 감각 인터랙션 기반의 감성적인 3차원 얼굴 메이크업 시뮬레이션 프레임워크를 개발한다. 본 연구는 3차원 스캐너 장비로부터 사용자의 얼굴 모델을 추출하고, 그 데이터를 이용하여 자연스럽고 직관적인 얼굴 메이크업 시뮬레이션을 수행하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 surface elements 표현 기반의 3차원 얼굴 필터링 방법과 얼굴 메이크업을 지원하는 페인팅 방법을 개발한다. 우선 사용자의 얼굴 모델을 3차원 스캐너로 획득한 후, 전처리 얼굴 필터링을 수행하여 조명, 그리고 사용자 얼굴 피부 상태에 기인하는 에러 및 속성들을 보정하고 피부 톤을 사용자가 선호하는 색으로 변경한다. 최종적으로 사용자는 햅틱 및 스테레오 디스플레이 장치를 이용하여 두 개의 레이어로 구성된 페인팅 표면 모델에 메이크업을 수행한다. 본 연구에서 적용한 surface elements 표현 기반의 그래픽 렌더링은 일반적인 메쉬 기반 페인팅의 문제점인 텍스쳐 왜곡 현상을 완화하고, 3차원 스캐너 장치에 기인하는 표면 에러를 보정한다. 그리고 전처리 얼굴 필터링과 메이크업 페인팅 방법은 사용자 중심의 감성적인 3차원 얼굴을 재구성하도록 한다. 결과적으로 본 연구에서 개발한 이러한 기술들이 다중 감각 인터페이스 기반의 메이크업 시뮬레이터의 기본 프레임워크가 되어, 차후 메이크업이나 코디네이션 분야 등의 디지털 콘텐츠 산업에서 활용될 수 있음을 확인하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.1
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pp.127-133
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2021
In this study, an augmented reality-based make-up tool was built to analyze the user's face shape based on face-type reference model data and to provide virtual makeup by providing face-type makeup. To analyze the face shape, first recognize the face from the image captured by the camera, then extract the features of the face contour area and use them as analysis properties. Next, the feature points of the extracted face contour area are normalized to compare with the contour area characteristics of each face reference model data. Face shape is predicted and analyzed using the distance difference between the feature points of the normalized contour area and the feature points of the each face-type reference model data. In augmented reality-based virtual makeup, in the image input from the camera, the face is recognized in real time to extract the features of each area of the face. Through the face-type analysis process, you can check the results of virtual makeup by providing makeup that matches the analyzed face shape. Through the proposed system, We expect cosmetics consumers to check the makeup design that suits them and have a convenient and impact on their decision to purchase cosmetics. It will also help you create an attractive self-image by applying facial makeup to your virtual self.
본 논문에서는 햅틱 인터랙션 기반의 3차원 가상 얼굴 메이크업 시뮬레이션에서 메이크업 대상에 대한 정교한 페인팅을 적용하기 위한 자동화된 마스크 생성 방법을 개발한다. 본 연구에서는 메이크업 시뮬레이션 이전의 전처리 과정에서 마스크를 생성한다. 우선, 3차원 스캐너 장치로부터 사용자의 얼굴 텍스쳐 이미지와 3차원 기하 표면 모델을 획득한다. 획득된 얼굴 텍스쳐 이미지로부터 AdaBoost 알고리즘, Canny 경계선 검출 방법과 색 모델 변환 방법 등의 영상처리 알고리즘들을 적용하여 마스크 대상이 되는 주요 특정 영역(눈, 입술)들을 결정하고 얼굴 이미지로부터 2차원 마스크 영역을 결정한다. 이렇게 생성된 마스크 영역 이미지는 3차원 표면 기하 모델에 투영되어 최종적인 3차원 특징 영역의 마스크를 레이블링하는데 사용된다. 이러한 전처리 과정을 통하여 결정된 마스크는 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이기반의 가상 인터페이스를 통해서 자연스러운 메이크업 시뮬레이션을 수행하는데 사용된다. 본 연구에서 개발한 방법은 사용자에게 전처리 과정에서의 어떠한 개입 없이 자동적으로 메이크업 대상이 되는 마스크 영역을 결정하여 정교하고 손쉬운 메이크업 페인팅 인터페이스를 제공한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.410-412
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2012
메이크업 시뮬레이션은 입력 장치와 디스플레이를 사용하여 가상의 얼굴에 다양한 화장법을 시험해 볼 수 있는 도구이다. 최근 다양한 환경을 고려한 여러 메이크업 시뮬레이션이 개발되었지만, 대부분의 시스템은 2차원 영상에서 이루어지며 제한된 조건에서의 시뮬레이션 결과만 확인할 수 있다. 본 연구에서는 측정된 피부의 거칠기와 반사도를 적용하고 적용된 반사도를 조절할 수 있는 사실적인 메이크업 시스템을 개발하였다. 개발된 시뮬레이션 방법을 사용시 3차원 스캐너로 획득한 고해상도의 얼굴 데이터 상에서 측정된 반사도를 사용하여 빛을 고려한 메이크업을 시뮬레이션 할 수 있다. 정점 기반 형상표현을 사용하여 3차원 모델의 렌더링 과정을 간단하고 유연하게 표현하였으며, 반사도를 얼굴 부위에 따라 달리 적용하여 보다 사실적인 메이크업 시뮬레이션을 가능하게 하였다. 또한 사용자에게 반사도를 직접 조절 가능하게 함으로서 보다 사실적인 3차원 메이크업을 가능하게 하였다.
Makeup simulation is a tool that tests various makeup methods on a virtual digital face using input and display devices. Although several simulation systems supporting various makeup styles have been recently developed, most systems have many limitations on realistic skin representations because they use 2D facial images. We develope a realistic makeup simulation method which can control skin reflectance and roughness parameters. The method allows a user to simulate makeup applications while changing skin parameters using high-resolution facial data acquired by 3D scanners. Besides we use a point-based shape representation which enables simple and flexible 3D rendering, and provide a more realistic makeup simulation by applying different skin parameters on each part of the face.
Makeup is the most common way to improve a person's appearance. However, since makeup styles are very diverse, there are many time and cost problems for an individual to apply makeup directly to himself/herself.. Accordingly, the need for makeup automation is increasing. Makeup transfer is being studied for makeup automation. Makeup transfer is a field of applying makeup style to a face image without makeup. Makeup transfer can be divided into a traditional image processing-based method and a deep learning-based method. In particular, in deep learning-based methods, many studies based on Generative Adversarial Networks have been performed. However, both methods have disadvantages in that the resulting image is unnatural, the result of makeup conversion is not clear, and it is smeared or heavily influenced by the makeup style face image. In order to express the clear boundary of makeup and to alleviate the influence of makeup style facial images, this study divides the makeup area and calculates the loss function using HoG (Histogram of Gradient). HoG is a method of extracting image features through the size and directionality of edges present in the image. Through this, we propose a makeup transfer network that performs robust learning on edges.By comparing the image generated through the proposed model with the image generated through BeautyGAN used as the base model, it was confirmed that the performance of the model proposed in this study was superior, and the method of using facial information that can be additionally presented as a future study.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.5
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pp.497-502
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2022
Information delivery among young generation has a distinct tendency to prefer visual to text as means of information distribution and sharing recently, and it is natural to distribute information through Youtube or one-man broadcasting on Internet. That is, young generation usually get their information through this kind of distribution procedure. Many young generation are also drastic and more aggressive for decorating themselves very uniquely. It tends to create personal characteristics freely through drastic expression and attempt of face makeup, hair styling and fashion coordination without distinction of sex. Especially, face makeup becomes an object of major concern among males nowadays, and female of course, then it is the major means to express their personality. In this study, to meet the demands of the times, we design and implement the intellectual smart mirror application that efficiently retrieves and recommends the related videos among Youtube or one-man broadcastings produced by famous professional makeup artists to implement the face makeup congruous with our face shape, hair color & style, skin tone, fashion color & style in order to create the face makeup that represent our characteristics. We also introduce the AI technique to provide optimal solution based on the learning of user's search patterns and facial features, and finally provide the detailed makeup face images to give the chance to get the makeup skill stage by stage.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.8
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pp.1827-1835
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2010
In this paper, facial feature areas in user picture are created by facial feature points extracted by ASM(Active Shape Model). In a existing virtual make-up application, users manually select a few features that are exactly. Users are uncomfortable with this method. We propose a virtual makeup application using ASM that does not require user input. In order to express a natural makeup, the modified alpha blendings for each cosmetic are used to blend skin color with cosmetic color. The Virtual makeup application was implemented to apply Foundation, Blush, Lip Stick, Lip Liner, Eye Pencil, Eye Liner and Eye Shadow.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.40
no.1
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pp.146-159
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2023
As a makeup technique for a baby-faced image, there will be a difference in perception of the expression technique of baby-faced makeup according to general matters.' Two hypotheses were supported: 'There will be a difference in perception of the expression technique of baby face makeup depending on the general characteristics', and the makeup technique for creating a baby face image is an important function for both men and women, as well as appearance. As a 'physical resource' for social activities, it was confirmed that there is an improvement in the efficiency of the body and mind and an outstanding improvement in mental ability in daily life. Through the results of the study on 'expression of baby face image makeup', awareness and interest in baby face images are high, but research on the production of baby face images is needed. The need for facial expression elements for baby face makeup is expected to be used as basic data for developing baby face images, and this study focuses on external face management for baby face images and baby face makeup.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.144-145
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2012
Make-up is the act of protecting the body and face, or a beautifully decorating by covering the shortcomings. In this paper, classification and type of makeup was newly organized to suit the present day. And the meaning of the new make-up were evaluated. Makeup helps protect skin from external changes. It gives the beauty function to hide defects of the skin and make it beautiful. Thus, it allows to have a social life actively and aggressively given the confidence to look.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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