• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.443-448
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• 2009

본 논문에서는 필터링 기반으로 한 이미지 만화화를 위한 파라미터 조절을 위해 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 시스템을 제안한다. 만화화의 스타일은 사람마다 주관적이고, 비전문가가 파라미터를 직접 조절하는 데에는 시그널 프로세싱에 대한 이해가 요구되므로 쉽지 않은 일이다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자에게 직접 평가함수를 받고 사용자가 원하는 방향으로 해를 찾아주는 대화형 유전자 알고리즘 기법을 이용하는 인터페이스 기술을 제안한다. 이 방법을 이용하면 비전문적인 사용자도 원하는 스타일의 만화화를 생성하는 파라미터를 비교적 빠른 시간 안에 설정해 줄 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.33-38
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• 2011

본 논문에서는 입력 대상 이미지를 만화와 같은 영상으로 만드는 방법으로 참조 이미지를 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 미리 정의된 참조 이미지를 사용하여 대상을 변형한다. 이를 위하여 통적 외형 모델(AAM)을 사용하여 대상 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점과 선택된 참조 이미지의 특징점을 기준으로 대상 이미지를 와핑(warping)한다. 변형된 대상 이미지를 추상화(abstraction)한 뒤, 에지를 추출하고 명도 영역을 양자화(quantization)하는 것으로 만화와 같은 단순화된 결과 이미지를 생성한다. 과장되어 표현된 만화 스타일 이미지를 참조 이미지로 사용하는 것으로 만화의 두 주요한 특징인 과장된 표현과 단순화가 같이 적용된 결과 이미지틀 생성할 수 있다. 본 논문의 방법은 대상 이미지의 변형 정도를 조절하거나 변형에 사용할 참조 이미지를 바꾸는 것으로 다양하게 표현된 결과를 생성하는 것이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.28-39
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• 2011

멀티미디어 산업의 발달과 함께 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 그 중 인터넷 만화와 같은 디지털 만화 시장의 확장은 급속하게 커지고 있어서, 콘텐츠의 부족과 다양성 때문에 동영상 카투닝에 대한 연구가 계속되고 있다. 지금까지는 동영상 카투닝은 비사실적 렌더링과 말풍선에 초점이 맞추어졌으나, 이러한 것들을 적용하기 위해서는 카투닝 서비스에 적합한 프레임 추출이 우선시 되어야만 한다. 기존의 방법으로는 동영상의 장면전환이 일어나는 샷(shot)안의 프레임을 추출하여, 사용자가 지정한 영역을 임의의 색상으로 렌더링(Rendering)하는 시스템이 있다. 하지만 이러한 방법은 사람의 손을 거치는 반자동적인 방법으로서 정확한 프레임 추출을 위해 사람의 손을 거쳐야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 보다 정확한 카투닝에 적용할 프레임을 추출하기 위해 오디오 및 비디오 분리를 통한 방법을 제안한다. 먼저 동영상으로부터 오디오와 비디오를 분리한다. 오디오는 먼저 MFCC와 영교차율의 특징을 추출하고, 이 특징 정보를 미리 학습된 데이터와 GMM 분류기를 통하여 음악, 음성, 음악+음성으로 분류한 후 음성 영역을 설정한다. 비디오는 히스토그램을 이용한 방법과 같은 일반적인 장면전환 프레임을 추출 후 얼굴 검색을 통해서 만화에서 의미가 있는 프레임을 추출한다. 그 후 음성 영역내에 얼굴이 존재하는 장면전환 프레임이나 일정 시간동안 음성이 지속되는 영역 중 장면전환 프레임을 추출하여 동영상 카투닝에 적합한 프레임을 자동으로 추출한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.271-272
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• 2008

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권12호
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• pp.560-567
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• 2008

본 논문에서는 비디오 영상에서 추출한 이미지를 이용하여, 흑백 만화로 변환하기 위한 알고리즘에 대해 논의한다. 대부분의 흑백 만화는 사람의 얼굴이나 손과 같은 살색 계통은 흰색 내지 엷은 색상으로 표현되며, 이미지의 어두운 영역은 해칭과 같이 규칙적이면서도 불규칙한 형태로 묘사한다. 그러므로 단순한 임계값을 이용한 이진화 알고리즘으로 흑백 만화를 렌더링 할 경우, 원본 색상 영상의 다양한 색상과 흑백 만화에서 사용되는 다양한 패턴을 렌더링 할 수 없다. 이러한 흑백 만화의 특징을 반영한 카투닝을 수행하기 위해서, 본 논문에서는 다음과 같은 작업을 수행한다. 먼저, 원본 이미지 영상의 미세한 색상변화를 제거하기 위해서, 1) Bilateral 필터를 적용한다. 그 후, 영상의 각 영역을 유사한 색상 정보로 클러스터링 하기 위해서, 2) Mean shift 세그멘테이션을 적용하였으며, 각 영역별 확장 작업을 수행하였다. 이때 각 영역의 색상이 유사한 정도를 계산하기 위해서, 사람의 색상인지 능력과 유사한 특성을 가진 HSV 색상 모델을 사용하여, 각 영역의 색상 유사정도를 계산하였다. 최종적으로 세그멘테이션된 색상정보를 바탕으로 흑백만화에서 일반적으로 활용되는 색상과 프레임 이미지의 픽셀값을 고려한 3) 이진화를 수행하고, 4) 스트록을 추가해 흑백 만화의 컷 이미지를 완성한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.17-22
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• 2006

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권6호
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• pp.1449-1462
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• 2013

We present a novel approach to producing facial caricature with Simpson cartoon style based on Moving Least Squares (MLS). We take advantage of employing the caricature stylization rule of caricature artist, Justin. Our method allows Simpson-style cartoon character similar to user's features by using Justin's technique, which is a set of caricature stylization rules. Our method transforms input photo image into Simpson style caricature by using MLS approximation. The unique characteristics of user in the photo can be detected by comparing to the mean face feature and the input face feature extracted by AAM(Active Appearance Model). To exaggerate the detected unique characteristics, we set up the exaggeration rules using Justin's technique. In addition, during the cartooning process, user's hairs and accessories are used to the deformed image to make a close resemblance. Our method preserves the reliable and stylized caricature through the exaggeration rules of the actual caricature artist's techniques. From this study, we can easily create a Simpson-style cartoon caricature to resemble user's features by combining a caricature with existing cartoon researches.