디지털 영상에서 얼굴 인식을 이용한 캐리커처링 소프트웨어의 제작

국문 초록 (Abstract)

캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 이미지를 말한다. 다시 말해 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 선택하여 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 할 수 있다. 지금 까지 이와 관련된 기존 연구로는 PICASSO 시스템 방법 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법 이미지를 와핑하는 방법 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법 등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력받아 저장한 후 네 단계의 과정을 처리한 후 최종적으로 캐리커처된 영상을 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫 번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두 번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표 값으로 추출한 다. 세 번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표 값으로 로컬 알렉스 와핑기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 얼굴 외곽선 영상으로 변환하여 캐리커처 영상을 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식 왜곡 외곽선 추출 및 템플릿 매칭 등의 여러 가지 영상 처리 및 퍼지 논리를 이용하여 기존의 수 작업 등으로 이루어지는 캐리커처 제작 방식보다 간단하면서도 복잡한 과정이 없는 캐리커처 제작 기법이다. 제안한 기법은 누구나 쉽게 얼굴 캐리커처를 만들 수 있다. 즉 다양한 디자인 툴 및 그래픽 소프트웨어 등을 다룰 수 없는 일반인들도 간단하게 이용할 수 있어 유아 및 어린이 등의 캐리커처 및 아바타제작 등의 교육용 도구로써 활용이 가능하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

A general meaning of caricaturing is that a representation especially pictorial in which the subject's distinctive features or peculiarities are deliberately exaggerated to produce a comic or grotesque effect. In other words a caricature is defined as a rough dessin which is by detecting features from human face and exaggerating or warping those. There have been developed many methods which can make a caricature digital image from human face using PICASSO system fuzzy logic image warping and vector-field transformation of several steps etc. In this paper we propose a new caricaturing mechanism. The mechanism uses a real-time image as an input image and deals with it on four processing steps and then creates a caricatured image finally. The four processing steps are like that. The 1st step is detecting a face from digital image. The 2nd step is extracting special coordinate values as facial geometric information. The 3rd step is deforming the face image using local alex warping method and the coordinate values acquired in the 2nd step. In 4th step the system transforms the deformed image into the better improved edge image using a fuzzy logic and then creates a caricatured image finally. In this paper we can realize a caricaturing mechanism which is simpler than any other exiting systems in ways that create a caricatured image and does not need complex methods using many image processing methods like image recognition transformation and edge detection. The toolkit using proposed mechanism can make everybody caricature easily. In other words an ordinary people that does not deal with various design tools and graphics software utilize toolkit. This toolkit applies to education-toolkit which is caricaturing and avatar of kids and children.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 이론적 배경
• 3. 캐리커처링 제작과정
• 4. 캐리커처링 시뮬레이션
• 5. 결론
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 이세열, "영상대비향상을 위한 다양한 알고리즘 기법에 관한 비교 연구 - 디지털 그래픽스 툴의 개선 방법에서 -" 한국디지털디자인학회 7 (7): 179-186, 2007

2 이세열, "디지털 영상에서의 타이포그래피를 위한 다양한 자막 추출에 관한 연구" 한국디지털디자인학회 8 (8): 183-190, 2008

3 S. Nassif, "Real-Time Template Matching using Cooperative Windows" 1999

4 B. Moghaddam, "Probabilistic Visual Learning for Object Representation" 2001

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7 Shiga, "Human face extraction based on color and moving information and the recognition of expressions" 2000

8 Tominaga, "Facial caricaturing system PICASSO with emotional motion deformation" 1998

9 Ishii, "Face detection based on skin color information in visual scenes by neural networks" 2001

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12 M. Lyons, "Avatar creating using automatic face recognition" 1998

13 Pujol, "Automatic view based caricaturing" 2000

14 S. E. Khamy, "A modified fuzzy Sobel edge detector" 2004

15 Iwashita, "A Study on facial caricature drawing by fuzzy theory" 1997