While the broadband multimedia technologies have been developing, the commercial market of digital contents has also been widely spreading. Most of all, digital cartoon market like internet cartoon has been rapidly large so video cartooning continuously has been researched because of lack and variety of cartoon. Until now, video cartooning system has been focused in non-photorealistic rendering and word balloon. But the meaningful frame extraction must take priority for cartooning system when applying in service. In this paper, we propose new automatic frame extraction method for video cartooning system. At frist, we separate video and audio from movie and extract features parameter like MFCC and ZCR from audio data. Audio signal is classified to speech, music and speech+music comparing with already trained audio data using GMM distributor. So we can set speech area. In the video case, we extract frame using general scene change detection method like histogram method and extract meaningful frames in the cartoon using face detection among the already extracted frames. After that, first of all existent face within speech area image transition frame extract automatically. Suitable frame about movie cartooning automatically extract that extraction image transition frame at continuable period of time domain.
We introduce an interactive image cartooning system based on personal subjectivity. To effectively tune various parameters needed to adjust image style, our system uses interactive genetic algorithm. By selecting several pre-stylized image samples using simple user interface, the user can easily achieve the desired result without having any signal-processing knowledge. Our system reduces the parameter tuning time drastically compared to the conventional system, which involves manual parameter setting.
Mean shift 는 데이터의 특징을 잘 살려내는 None-parametric 방법으로, 특히 영상처리분야에서 많은 각광을 받아왔다. 하지만 좋은 결과를 보장하는 뛰어난 성능에도 불구하고, 높은 메모리소요와 긴 처리시간에 기인하여, 비디오처리 등의 분야에 적용하기엔 현실적인 제약점이 있다. 상기한 제약점을 극복하기 위해, 본 시스템은 비디오를 분석하여 전경과 후경으로 나눈다. 본 논문은 전경으로 분류된 부분에 대해 각 분리된 개체를구분하고, 좌표변환(coordinate shift)을 실행하여 연산을 할 비디오의 연산의 규모를 줄이는 방법론을 제시한다. 이러한 처리로 매우 많은 처리시간이 단축됨을 실험을 통해 알 수 있었다. 다음으로, 나뉘어진 전경에 3D mean shift를 적용하여 생성된 결과물에 대하여 3D cluster data structure 를 생성하고, 이를 이동하여 인터랙티브 에디팅이 가능하도록 하였다. 후경으로 나뉜 데이터는 이미지 한 장으로 축약이 되며, 2D mean shift 기반의 interactive cartooning system 을 통하여 만화화가 된다. 본 논문은 만화 특유의 단순한 톤을 표현하기 위해, 세밀한 분할이 필요한 부분과 그렇지 않은 부분을 따로 구분하여 처리하는 레이어처리방법을 제안한다. 위의 과정을 여러 실사이미지에 적용, 실험해본 결과 기존의 연구결과에 비해 매우 짧은 시간 내에 대상의 특징이 잘 나타낸 양질의 결과물이 생성되었다. 이러한 결과물은 출판, 영상편집분야 등 여러 분야에서 요긴하고 간편하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
This paper proposes the method of image cartooning, that makes cartoon-like images of a target, using reference images. We deform a target image using pre-defined reference images. For this deformation, we extract feature points from the target image by Active Appearance Model(AAM) and apply the warping method to the target using feature points of target and feature points of reference image as a basis of warping function. We create simplified cartoon-like images by abstraction of the deformed target image and drawing of edges and quantization of luminance of the abstracted image. Two main concept of cartoon(exaggeration and simplification) is inhered in this method when we use a exaggerated cartoon image as a reference image. It is possible for this method to create various results by control of warping and change of reference image.
The discussion on folk painting (minwha) has been continued till recent in various ways. MinWha is applied by painting artists and also utilized as a basic material of design. These are the attempts approved by the viewpoint of the 'Korean beauty'. In saying so, minwha symbolizes for typical types of Korean painting, and is articulated as an aspect of forgotten spirit. However, despite the fact of Minwha's frequent application, and its evident originality, it remains only the thread of the existence. Although minwha has a lot of commonalities and similarities with the characteristics of cartooning, a decisive attempt of cartooning is hardly shown through. Therefore, this paper is aim to classify creative paintings by the distinctive features of minwha, such as exaggeration and abridgment, sarcasm and current affair aspect, common technique of art drawing, caricatured element, expression of an ideal world, various techniques from artist's different comprehension, etcetera and to make opportunity to constructively apply these features in cartoons. The types of minwha are mostly classified by the contents of the painting. However, since the purpose of this thesis is to find caricatured aspects in minwha, it will be largely classified by the elements of animal, plant, human, insect species, finny tribe, feathered tribe, and nature phenomenon. This classification takes advantage of accessibility to understand the characterization of the object, and leads to take a positive approach.
In this paper, we discuss a simple and straightforward binarization procedure which can generate black/white comics from the video frame image. Generally, the region of human's skin is colored white or light gray, while the dark region is filled with the irregular but regular patterns like hatching in most of the black/white comics. Note that it is not enough for simple threshold method to perform this work. Our procedure is decoupled into four processes. First, we use bilateral filter to suppress noise color variation and reserve boundaries. Then, we perform mean-shift segmentation for each similar colored pixels to be clustered. Third, the clustered regions are merged and extended by our region extension algorithm considering each color of their regions. Finally, we decide which pixels are on or off using by our dynamic binarization method based on the HSV color model. Our novel black/white cartooning procedure was so successful to render comic cuts from a well-known cinema in a resonable time and manual intervention.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.6
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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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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