캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.
캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이값을 이용하는 PICASSO System 방법[1], 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지를 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표값으로 추출한다. 세번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 둥의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.
캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 기와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에 얼굴 특징정보 추출은 색상과 모양에 대한 정보를 이용한다. 본 논문은 캐리커처생성을 위한 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 부분 영역 특징정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 이때 사용하는 이목구비의 특징정보를 위해 수직, 수평의 히스토그램이 주요하게 사용된다. 또한 인물 사진에서 위치정보를 이용하여 얼굴내의 이목구비를 확인하고, 추출하므로 정확한 정보를 이용할 수 있다.
본 논문은 윤곽선만을 추출하여 캐리커처를 생성하던 기존의 시스템과 달리 음영을 윤곽선과 합성하여 캐리커처를 생성하는 캐리커처 생성 시스템을 제안한다. 이 방식을 사용할 경우 얼굴의 텍스추어 정보까지 생성시 고려하기 때문에 좀 더 실사형에 근접한 캐리커처를 생성할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 벡터를 기만으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 2D 캐릭터에 자유로운 표정을 적용하는 데에도 쉽게 적용이 가능하다. 또, 벡터의 특징으로 인해 모바일 상에서도 적은 용량으로 이용 가능하다. 본 논문은 벡터 형태의 캐리커처를 생성하는 방법과 음영을 제작 및 합성하는 방법을 함께 제시한다.
본 논문은 사용자로부터 입력된 얼굴 사진을 얼굴 기울기 교정을 거친 후 얼굴 구성요소의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보와 가장 유사한 캐리커처를 생성하는데 목적이 있다. 우리는 입력된 인물 사진에서 눈 영역 추출을 이용, 얼굴의 기울기를 교정시킨 다음 세그멘테이션을 통하여 인물의 얼굴을 추출하고, 추출된 얼굴의 수직과 수평 히스토그램을 이용하여 얼굴 구성요소를 추출한다. 또한 모양과 크기 등이 다양한 특징정보를 가진 얼굴 구성요소에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 캐리커처의 질을 향상시키고자 한다. 우리는 사용자로부터 입력된 사진에서 추출된 얼굴 구성요소의 특징정보와 데이터베이스에 저장되어 있는 캐리커처 이미지의 특징정보와 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도가 가장 높은 캐리커처 이미지를 선택하여 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴형 등을 각각 위치에 매핑시킨다.
본 논문은 얼굴 모션 데이터를 벡터 기반 캐리커처의 얼굴에 적용하여 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션을 생성할 수 있도록 하는 방법론을 기술한다. 본 방법은 일러스트레이터의 플러그인 형식으로 구현하였으며, 별도의 사용자 인터페이스를 갖추고 있다. 실험에 사용된 얼굴 모션 데이터는 28개의 소형 마커를 배우 얼굴의 주 근육 부분에 부착하고 다양한 다수 개의 표정을 Facial Tracker로 캡처한 것이다. 캐리커처는 모션데이터와의 연결을 위해 모션 캡처를 할 때 배우의 얼굴에 부착된 주요 마커의 위치와 동일한 부위에 각각의 제어점을 가진 베지어 곡선 형태로 제작되었다. 그러나 얼굴 모션 데이터는 캐리커처에 비하여 공간적인 규모가 너무 크기 때문에 모션 캘리브레이션 과정을 거쳤으며, 사용자로 하여금 수시로 조절이 가능하게 하였다. 또한 캐리커처와 마커들을 연결시키기 위해서는 사용자가 얼굴 부위의 각 명칭을 메뉴에서 선택한 다음, 캐리커처의 해당 부위를 클릭함으로써 가능하게 하였다. 결국 본 논문은 일러스트레이터의 사용자 인터페이스를 통하여 벡터 기반 캐리커처에 얼굴 모션 데이터를 적용한 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션 생성이 가능하도록 하였다.
캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작 방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이 값을 이용하는 PICASSO 시스템 방법, 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지론 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법 등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처 된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫 번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두 번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표 값으로 추출한다. 세 번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표 값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 등의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.
캐리커처 자동 생성기를 개발하기 위한 본 연구는 과거의 여러 연구와는 달리 캐리커처 전문가들이 그리는 방법을 관찰하는 것에서 시작하였다. 관찰 과정에서 전문가들이 특히 그림을 그릴 때 대상물의 형태를 다른 유사한 다른 사물과 비슷하게 그려서 그 특징을 과장하고 있는 사실을 발견하였다. 우리가 일상생활에서 '무엇은 무엇을 닮았다'라고 표현할 때, 이는 동일한 형태 군에서 그 차이점을 부각 시켜서 표현하는 것이다. 본 연구에서는 그리고자 하는 대상물의 형태와 가장 유사한 기하학적 형태를 찾아 그 형태를 강조 변화 하고자 하였다. 연구의 범위는 벡터라인으로 그려진 2차원 단일 외형 폐곡선을 캐리커처 형태로 강조 변화하는 것으로 한정하였다. 이를 위하여 4종류의 유사 기하학적 형태 데이터베이스의 구성방법, 대상 유사 기하학적 형태를 찾기 위한 탐색 방법, 탐색된 데이터를 동일 크기와 좌표로 재배열 방법 그리고 강조 변화하는 방법에 관하여 논하였다. 사람 얼굴을 실험 대상으로 선정하여 데이터베이스를 제작하였다. 변화된 결과물에 대해서 설문한 결과 그 가능성이 입증되었다.
때로는 사실적인 그래픽으로 표현된 지도보다 카툰풍의 그래픽으로 표현된 지도가 특정 사용자에게 지도의 정보를 이해하게 쉽게 도와준다. 본 연구에서는 캐리커처의 생성 알고리즘을 이용하여 지도 외형선을 생성하는 방법과 인지 정도의 관계에 관하여 밝히고자 하였다. 그 중에서도 알고리즘 원리로써 강조변화, 공유변화 그리고 단순화를 실험하였다. 강조변화 알고리즘과 공유변화 알고리즘을 적용하기 위해서는 대상 사물의 평균형태가 필요한데, 이를 생성하는 방법에 관하여도 논하였다. 실제 지도에 단순화 정도 값에 따라서 강조변화율과 공유변화율을 적용했을 경우에 사용자가 캐리커처 형식의 지도를 실제 지도와 얼마나 비슷하게 인지하는가에 대하여 설문 조사하였다. 또한 지도 축척에 따라서 강조변화율과 단순화 값의 관계를 알아보기 위한 설문 조사를 진행하였다. 본 연구의 결과로서, 사용자가 캐리커처 형식의 지도를 축척변화에 따라 인식하기에 적정한 표현 값을 구하였다. 이러한 데이터는 개발자가 지도 외형선 생성의 프로그램 함수 개발에서 기본 데이터로 활용될 것이다.
역대 최고의 흥행작인 영화 '아바타'에서 등장하는 휴머노이드 크리처는 실제 배우의 얼굴을 알아볼 수 있도록 디자인 되어 주제에 관련된 CG와 실사가 조화를 이루며 영화의 사실감을 더한다. 영화에서 뿐만 아니라 근래의 다양한 미디어에서 실제 인물을 알아볼 수 있는 휴머노이드 크리처의 디자인이 많이 사용될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 인물인식을 위한 휴머노이드 크리처 디자인을 위하여, 대상과의 유사성을 위한 프로토타입으로부터의 편차를 과장하는 캐리커처의 주요한 컨셉을 응용한다. 또한 대상의 특징 요소를 추출하는 기준을 제시하고 그 결과에 의해 과장된 인물의 이미지를 다른 생명체와 합성하여 제작 결과를 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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