KR20010091743A - A formation method of an automatic caricature - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 캐리커쳐(caricature) 생성방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 입력된 영상에서 얼굴영역과 특징을 추출하여 각 부분에 따른 특징점들과 미리저장된 데이터베이스와 비교하여 독특한 캐리커처를 생성하는 자동 캐리커처 생성방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for generating a caricature, and more particularly, an automatic caricature generation method for generating a unique caricature by extracting a face region and a feature from an input image and comparing the feature points according to each part with a pre-stored database. It is about.
캐릭터란 물건의 특성, 개인의 성격과 인격, 소설 등의 등장인물이나 문자, 기호 등으로, 연극이나 영화의 등장 인물이나 만화의 주인공 등을 뜻한다.Characters are characters of characters, personalities and personalities of characters, characters, characters, symbols, etc., and are characters in dramas, movies, or characters.
캐릭터는 크게 두 가지로 나누는데 사전적 의미의 캐릭터와 마케팅적 의미의 캐릭터로 구분된다.Characters are divided into two types, which are classified into a dictionary meaning character and a marketing meaning character.
어떤 물질의 특성을 나타내는 성향을 사전적 의미의 캐릭터라고 하며 고부가가치 창출을 위해 인위적이고 의도적인 전략 하에 사용의 목적을 갖고 탄생한 생명력을 갖는 현상을 그림이나 사진 등으로 표현한 것을 마케팅적 의미의 캐릭터라고 할 수 있다.Characters with a characteristic of a substance are called characters in a dictionary meaning. Characters in a marketing meaning are expressions of phenomena having vitality created for the purpose of use under artificial and intentional strategy to create high added value through pictures or photos. It can be said.
캐릭터 산업의 강점은 첫째, 나이, 성별, 세대에 제한되지 않은(non age, non sex, non generation), 즉 캐릭터만의 단순한 판매가 아닌 소비자의 매력을 도구화 할 수 있는 무형의 요소를 판매하는 것을 말한다.The strength of the character industry is, firstly, the sale of non-age, non-sex, and non-generational, intangible elements that can instrument consumer appeal, not just sales of characters alone. .
둘째, 아이템의 극대화와 다양화로 브랜드를 차별하는 점과 하나의 브랜드가 아닌 토탈샵(total-Shop)에서 총체적인 샵(multiple shop)의 재구성이 가능하다. 예를 들면 일본 디즈니 스토어는 평균 3천여종의 상품을 구성한다.Second, it is possible to differentiate brands by maximizing and diversifying items and to reorganize the overall shop in a total-shop rather than a single brand. The Japanese Disney Store, for example, comprises an average of 3,000 products.
셋째, 종합 엔터테인먼트 상품에만 머무르는 것이 아니라 각종 매체와 오락, 휴양지 등의 위락시설까지도 확대할 수 있는 점과 공간과 매체로 캐릭터 비즈니스에서 시너지 효과를 창출하는 중요한 요소로 작용한다. 예를 들면 디즈니사의 만화영화, 디즈니랜드를 뽑을 수 있다.Third, it is not only limited to comprehensive entertainment products, but also expands entertainment facilities such as various media, entertainment, and resorts, and plays an important role in creating synergy effects in character business. For example, you can choose Disney cartoons and Disneyland.
그리고 캐릭터는 성별과 연령에 상관없이 세대와 국적을 뛰어넘어 모든 사람에게 폭넓은 공감대를 형성할 수 있는 특징을 갖고 있기 때문에 광고의 주체로서 캐릭터의 매력을 높여준다.In addition, the character enhances the attractiveness of the character as the subject of the advertisement because it has the characteristic of forming a wide consensus among all people beyond generation and nationality regardless of gender and age.
일반적으로 제작되는 대부분의 광고는 유명인을 모델로 활용하는 사례가 많다. 그러나 아무리 인기가 좋은 배우라고 하더라도 싫어하는 사람이 있기 마련이고 나이를 먹으면 자연스럽게 매력을 상실하게 된다. 그에 비해 캐릭터는 시간이 흐른다고 해서 매력이 없어지는 것이 아니라 오히려 사회적인 변화를 반영하며 끝없이 재개발될 수 있다. 단적인 예로 디즈니의 캐릭터들은 개발된지 몇 십년이 지난 오늘날에도 여전히 사랑 받고 있으며, 지금도 현실에 맞게 새로운 모습으로 재 탄생하고 있다. 뿐만 아니라 미국에서 개발됐음에도 불구하고 우리 나라를 비롯하여 전세계에서 가장 사랑 받는 캐릭터 중 하나로 손꼽히고 있다.In general, most commercials use celebrities as models. However, no matter how popular the actor, there are people who do not like it, and as you age, you naturally lose your charm. By comparison, characters don't lose their charm over time, but rather can be redeveloped, reflecting social change. For example, Disney's characters are still loved today, decades after their development, and are still being reborn in a new way to suit reality. In addition, despite being developed in the United States, it is one of the most beloved characters in the world, including our country.
따라서 새롭게 시작하는 업체, 새롭게 출시한 상품, 경쟁사수가 많은 업체 등에서는 캐릭터의 사용이 필수적이다.Therefore, the use of characters is essential for new start-ups, newly launched products, and many competitors.
그러나, 캐릭터는 어느 정도의 회화적인 기술이 따르는 것으로 지금까지는 직접 사람들이 하나 하나를 수작업으로 그려왔다. 이렇게 사람이 펜이나 화필로 그리는 캐릭터는 예술성과 정교함, 그리고 독특한 특징을 갖게 그릴 수 있는 장점을 가지고 있지만, 장소, 시간, 가용인원 등에서 응용성과 확장성에 제한을 가지고 있다. 또한 현재의 캐릭터에 의한 상업성을 보더라도 주문에 의한 수작업으로 인하여 그에 따른 비용이나 소요시간 문제 등 번거러움이 많은 실정이다.However, characters are accompanied by some pictorial skills. Until now, people have drawn each one by hand. Like this, the characters drawn by pens or paintbrushes have the advantages of drawing with artistry, sophistication, and unique characteristics, but they have limitations in applicability and expandability in places, times, and available people. In addition, even in view of the current commercial character, due to the manual work by order, there is a lot of trouble, such as the cost and time required.
따라서 본 발명은 상기와 같은 제반 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 목적은 스캐너나 비디오 카메라를 이용하여 입력되는 사람의 영상에서 얼굴 영역을 검출하여 특징점을 추출하고 각 요소별로 변형작업을 하여 의인화된 캐리커처를 자동으로 생성하는 생성방법을 제공함에 있다.Therefore, the present invention was devised to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to extract feature points by extracting facial regions from an image of a person input using a scanner or a video camera, and to perform deformation operations for each element. The present invention provides a generation method for automatically generating an anthropomorphic caricature.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 사용자가 영상을 입력하여 캐리커처를 생성하는 시스템에 있어서, 상기 사용자의 얼굴을 입력하여 컬러 모델로 변환하고 불필요한 잡음을 제거하는 전처리 작업단계와, 상기 전처리 작업을 시행한 후에 얼굴의 각 부분에 대한 영역을 검출하는 단계와, 상기 검출된 얼굴의 각 부분의 영역에 대해 예측알고리즘과 데이터베이스에 미리 저장된 정보와 비교ㆍ분석하여 개인적 특징을 추출하는 특징점 추출단계와, 상기 추출된 특징점들을 변형하고 조합하여 의인화하는 의인화단계와, 상기 의인화한 얼굴 영역의 각 요소를 시공간적 관점에서 적합성을 판단하여 적합하면 케리커쳐를 생성하고 적합하지 않으면 상기 각 요소를 재조합하여 케리커쳐를 생성하는 케리커쳐 생성단계로 이루어짐을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a system in which a user inputs an image to generate a caricature, the preprocessing operation step of converting a user's face into a color model and removing unnecessary noise, and the preprocessing operation. Detecting an area of each part of the face after performing the step, and extracting a feature point by comparing and analyzing the area of each part of the detected face with a prediction algorithm and information previously stored in a database; A personification step of modifying and combining the extracted feature points and anthrottizing each element of the personified face region in terms of time and space to determine suitability, and if not suitable, generates a caricature and recombines each element to generate a caricature. Characterized in that the caricature generation step.
도1은 본 발명의 자동 캐리커처 생성방법을 수행하기 위한 시스템 블럭도이고,1 is a system block diagram for performing the automatic caricature generation method of the present invention,
도2는 본 발명에 따른 자동 캐리커처 생성방법의 흐름도이고,2 is a flowchart of an automatic caricature generation method according to the present invention;
도3a는 도2의 얼굴영역 검출을 위한 유전자 알고리즘의 흐름도이며,3A is a flowchart of a genetic algorithm for detecting a face region of FIG.
도3b는 도2의 특징점을 추출하기 위한 흐름도이고,3B is a flowchart for extracting the feature point of FIG. 2;
도3c는 도2의 의인화 작업의 흐름도이며,3C is a flowchart of the personification operation of FIG. 2;
도3d는 도2의 생성된 캐리커쳐의 보정 흐름도이다FIG. 3D is a flowchart of correction of the generated caricature of FIG.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ><Description of Symbols for Main Parts of Drawings>
10: 입력장치 20: 데이터베이스10: input device 20: database
30: 제어부 40: 캐리커쳐생성부30: control unit 40: caricature generation unit
50: 출력장치50: output device
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 자동 캐리커쳐 생성방법에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, an automatic caricature generation method of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도1은 본 발명의 자동 캐리커쳐 생성방법을 수행하기 위한 시스템 블럭도이다.1 is a system block diagram for performing the automatic caricature generation method of the present invention.
도1을 참조하면, 얼굴 영상을 스캐너나 각종 카메라 등으로 입력하는 입력장치(10)와, 얼굴의 각 부분에 대한 특징점들을 미리 저장되어 있는 데이터베이스(20)와, 상기 입력된 영상에서 얼굴영역을 추출하고 상기 데이터베이스(20)의 데이터와 비교하여 캐리커쳐를 생성하는 캐리커처 생성부(40)와, 상기 캐리커쳐 생성부(40)의 결과를 출력하는 출력장치(50)와, 상기 캐리커쳐 생성부(40)와 데이터베이스(20)와 입ㆍ출력 장치 전체를 제어하는 제어부(30)로 구성된다.Referring to FIG. 1, an input device 10 for inputting a face image to a scanner or various cameras, a database 20 previously storing feature points for each part of a face, and a face region in the input image. A caricature generation unit 40 which extracts and compares the data of the database 20 to generate a caricature, an output device 50 which outputs the result of the caricature generation unit 40, and the caricature generation unit 40 And a controller 30 for controlling the database 20 and the entire input / output device.
도2는 본 발명에 따른 자동 캐리커쳐 생성방법의 흐름도이고, 도3a는 얼굴영역 검출을 위한 유전자 알고리즘의 흐름도이며, 도3b는 특징점을 추출하기 위한 흐름도이고, 도3c는 의인화 작업의 흐름도이며, 도3d는 생성된 캐리커처의 보정 흐름도이다.2 is a flowchart of an automatic caricature generation method according to the present invention, FIG. 3A is a flowchart of a genetic algorithm for detecting a face region, FIG. 3B is a flowchart for extracting feature points, and FIG. 3C is a flowchart of anthropomorphism. 3d is a correction flowchart of the generated caricature.
상기 도2 및 도3a, 도3b, 도3c, 도3d를 참조하여 본 발명의 자동 캐리커처 생성방법에 대한 동작을 상세하게 설명한다.2 and 3a, 3b, 3c, and 3d will be described in detail the operation of the automatic caricature generation method of the present invention.
먼저 상기 입력장치(10) 즉, 스캐너나 각종 카메라로 캐리커쳐하고자 하는 사용자의 얼굴을 입력받는다(S10).First, a face of a user who wants to caricature is input to the input device 10, that is, a scanner or various cameras (S10).
상기 입력받은 입력영상을 컬러 모델로 변환하고 불필요한 잡음을 제거하는 전처리 작업을 시행한다(S20). 그리고 상기 전처리 작업을 시행한 후에 얼굴의 각 부분에 대한 영역을 검출한다(S30).The input image is converted into a color model and a preprocessing operation for removing unnecessary noise is performed (S20). Then, after performing the pretreatment operation, an area for each part of the face is detected (S30).
상기 영상으로부터 얼굴 영역의 검출은 영상으로부터 얼굴만을 분할하는 작업으로 본 발명에서는 유전자 알고리즘을 이용한다.Detection of the face region from the image is a process of dividing only the face from the image, and the present invention uses a genetic algorithm.
진화 알고리즘은 자연세계의 진화과정을 컴퓨터 상에서 시뮬레이션 함으로써 복잡한 실세계의 문제를 해결하고자 하는 계산 모델로서, 진화 알고리즘은 염색체를 표현하는 방법과 연산자의 종류 및 특성에 따라 여러 가지가 있으나 대표적으로 4가지로 나누어 볼 수 있다.Evolutionary algorithms are computational models that attempt to solve complex real-world problems by simulating the evolutionary processes of the natural world on a computer. Evolutionary algorithms have various methods depending on the method of representing chromosomes and the types and characteristics of operators. You can share it.
먼저, 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms, 이하 GA라 함)은 고정된 길이의 이진 스트링을 염색체로 사용하며, 진화전략(Evolution Strategies, 이하 ES라 함)은 실수의 값을 취하는 유전자들로 구성된 벡터를 사용한다. 그 밖에도 그래프와 트리를 염색에 표현에 사용하는 진화 프로그래밍(Evolutionary Programming, 이하 EP라 함)과 유전자 프로그래밍(Genetic Programming, 이하 GP라 함)이 있다. 진화적 탐색에 사용되는 연산자로는 EP와 ES는 돌연변이(mutation)를 GA와 GP는 교배(crossover)를 주로 사용한다.First, Genetic Algorithms (GA) use fixed-length binary strings as chromosomes, and Evolution Strategies (ES) use vectors consisting of genes that take real values. do. In addition, there are Evolutionary Programming (hereinafter referred to as EP) and Genetic Programming (hereinafter referred to as GP) that use graphs and trees to express dyes. The operators used in evolutionary search are mainly EP and ES for mutations, and GA and GP for crossovers.
자연계에 있는 생물의 진화과정에 있어서, 어떤 세대(generation)를 형성하는 개체(individual)들의 집합, 즉 개체군(population)중에서 환경에 대한 적합도(fitness)가 높은 개체가 높은 확률로 살아남아 재생(reproduction)할 수 있게 되며, 이대 교배(crossover) 및 돌연변이(mutilation)로서 다음 세대의 개체군을 형성하게 된다.In the evolution of living things in the natural world, there is a high probability that a collection of individuals forming a generation, that is, a population with high fitness for the environment, survives and reproduces with a high probability. And crossover and mutation, forming the next generation of populations.
GA는 상기와 같은 생물의 진화과정을 인공적으로 모델링 한 알고리즘이다.GA is an algorithm that artificially models the evolution of the above organisms.
상기와 같은 특징으로 인해 다른 탐색 또는 최적화 방법 중 하나인 계산에 의존한 방법(calculus-based method:hill-climbing)에 비하여 전역적 해를 구할 가능성이 높으며 다른 여러 탐색 방법에 비하여 효율적이다.Due to the features described above, it is more likely to obtain a global solution than a calculation-based method (hill-climbing), which is one of other search or optimization methods, and is more efficient than other search methods.
따라서 본 발명에서는 얼굴의 일부분을 초기집단으로 생성하여(S31), 적절한지를 평가하게 된다(S32). 그리고 평가된 결과에 따라 선택하는 선택, 평가(S33)한 후 저장되어 있는 다른 데이터와 결합을 시키는 교배 돌연변이 과정을 실시한다(S34). 상기 교배 돌연변이 과정을 거친 후에 다시 적합도를 평가하여(S35) 미리 정해진 기준에 만족하는지를 판단하여 그 부분에 대한 영역을 추출하게 된다(S36). 물론 상기에서 만족되지 않으면 다시 S32 단계로 돌아가 다시 다른 데이터를 선택한 후 평가하게 된다.Therefore, in the present invention, by generating a portion of the face as an initial group (S31), it is evaluated whether appropriate (S32). In addition, a selection, evaluation (S33) is performed according to the evaluated result, and a cross mutation process of binding to other stored data is performed (S34). After the cross mutation process, the fitness is again evaluated (S35) to determine whether it satisfies a predetermined criterion to extract a region for the portion (S36). Of course, if the above is not satisfied, go back to step S32 to select another data and evaluate again.
상기 단계 S36에서 만족된 결과로 얼굴 각 부분에 대한 영역을 검출되면 이로부터 특징벡터의 추출이 필요하게 된다(S40).If an area for each part of the face is detected as a result satisfied in step S36, feature vector extraction is required from this (S40).
얼굴영역 즉, 눈, 눈썹, 입술, 얼굴의 외곽선 정보가 추출되면(S41) 예측 알고리즘을 통한 추출정보를 분석하고(S42), 데이터베이스(20)에 미리 저장되어 있는 얼굴 각 영역에 대한 데이터와 비교를 통하여 추출정보를 분석한다(S43).When the face region, that is, the outline information of the eyes, the eyebrows, the lips, and the face is extracted (S41), the extraction information through the prediction algorithm is analyzed (S42), and compared with data for each face region previously stored in the database 20. Analyze the extraction information through (S43).
상기 비교 분석된 결과(S42, S43)에 따라 사용자 개인만의 특징점을 추출하게 된다(S44).According to the results of the comparative analysis (S42, S43), the user's personal feature points are extracted (S44).
그리고 상기 추출된 특징점, 즉 각 요소별로 변형하고 조합하는 의인화 작업(S50)을 실시한다.Then, the personification operation (S50) of deforming and combining the extracted feature points, that is, each element is performed.
상기 의인화 작업(S50)은 도3c에 도시된 바와 같이 상기 추출된 개인적 특성의 우선 순위를 결정하여(S51) 결정된 각각의 요소들을 시공간적 관점에서 우선 순위에 따라 각각의 특징점에 대한 강조(부각)율을 결정한다(S52).In the personification operation S50, as shown in FIG. 3C, the priority of the extracted personal characteristics is determined (S51), and the emphasis (incidence) rate for each feature point is determined according to the priority of each element determined in terms of time and space. Determine (S52).
상기 결정된 강조(부각)율에 따라 각각의 요소에 분리 적용하여 각각을 변형하는 작업을 수행한 후에(S53) 변형된 각각의 요소들을 통합(S54)하여 케리켜쳐를 생성한다(S60).After deforming and applying each element to each element according to the determined emphasis (incidence) ratio (S53), the modified elements are integrated (S54) to generate a carrier (S60).
상기에서 생성된 캐리커처는 일차적으로 완성된 케리커쳐가 생성되며, 도d에 도시된 바와 같이 상기 사용자가 시공간적 관점에서 각 요소의 적합성을 판단한다(S71).In the generated caricature, a caricature is completed. The user determines the suitability of each element in terms of space and time as shown in FIG.
그리고 각각의 요소가 적절하지 않으면 각 요소의 위치를 변경하는 각 요소의 보정작업을 실시하여(S72) 다시 재조합하게 된다(S73).If each element is not appropriate, the operation of correcting each element for changing the position of each element is performed (S72) and recombined again (S73).
사용자가 상기의 재조합에 의해 생성된 케리커쳐를 만족하게 되면 출력장치(50)를 통해 출력하게 된다(S80).When the user satisfies the caricature generated by the recombination is output through the output device 50 (S80).
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 비전문가도 간단하게 사람의 얼굴에 대한 캐리커처를 생성하여 캐릭터의 제작, 단순한 스케치성의 회화적인 그림들, 애니메이션에 필요한 단순화 작업을 수행할 수 있고, 그 작업의 결과를 즉시 확인할 수 있게 되어, 상업상 광고의 응용분야와 캐리커쳐산업을 활성화하는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, even a non-expert can simply generate a caricature of a human face to perform a simplification required for the production of a character, pictorial pictures of simple sketches, and animation, and the result of the work It can be immediately confirmed, which has the effect of activating the application of commercial advertising and the caricature industry.
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