JPH10240919A - Image forming device, its method and image forming program storage medium - Google Patents

Image forming device, its method and image forming program storage medium

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Publication number
JPH10240919A
JPH10240919A JP22632897A JP22632897A JPH10240919A JP H10240919 A JPH10240919 A JP H10240919A JP 22632897 A JP22632897 A JP 22632897A JP 22632897 A JP22632897 A JP 22632897A JP H10240919 A JPH10240919 A JP H10240919A
Authority
JP
Japan
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image
input
image data
face
rule
Prior art date
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Pending
Application number
JP22632897A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Masahito Kawade
雅人 川出
Hirohide Ushida
牛田  博英
Hisahiro Tabata
尚弘 田畑
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
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Publication date
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Priority to JP22632897A priority Critical patent/JPH10240919A/en
Publication of JPH10240919A publication Critical patent/JPH10240919A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To prepare a plurality of kinds of images which are different in the image kinds of picture style, facial expression, etc., based on single image data. SOLUTION: A face part library 11 consists of image libraries 11a to 11g of respective facial parts such as eyes, noses, mouths, etc. One image library stores a plurality of image groups of the respective facial parts of different image elements concerning each of image kinds i=1 to n. An eye image library 11a stores an image group consisting of a plurality of images of eyes which are different in the image elements of inclination and roundness. These image elements are also the measuring items of a feature value extracted from inputted image data. A rule library 12 consists of a selecting rule library 12a, a deforming rule library 12b and an arranging rule library 12c. The libraries 12a to 12c store a rule group consisting of a plurality of rules of each facial part concerning each of the image kinds i=1 to n.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、入力された画像
データに基づいて予め選択された種別に応じた画像を作
成する画像作成装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image creating apparatus for creating an image corresponding to a preselected type based on input image data.

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、似顔絵は、新聞や雑誌等のマスメ
ディアのみならず、パーソナルコンピュータのアイコン
表示やワードプロセッサの作成文書中に挿入されるなど
OA機器においても多用されるようになった。
2. Description of the Related Art In recent years, portraits have been frequently used not only in mass media such as newspapers and magazines, but also in OA equipment such as icon display of personal computers and insertion into documents created by word processors.

【0003】しかし、似顔絵を描くためには、顔の特徴
部分を抽出する観察力、特徴部分を誇張して再現する表
現力等が要求され、本人の特徴を正確に表現した似顔絵
を描くことは容易ではない。このため、任意の入力画像
に基づいて似顔絵を自動作成する装置の要請が高まって
いる。
However, in order to draw a portrait, it is necessary to have an observing ability to extract a characteristic part of the face, an expressive power to exaggerate and reproduce the characteristic part, and the like. It's not easy. Therefore, there is an increasing demand for a device that automatically creates a portrait based on an arbitrary input image.

【0004】そこで、従来より、入力された顔画像にお
ける目、鼻、口、眉及び耳等の顔部品の特徴量を抽出
し、抽出した特徴量に基づいて予め記憶されている顔部
品を選択または変形して配置することにより似顔絵を作
成する技術が提案されている。このような技術は、単一
または複数の画像部品によって構成される似顔絵以外の
例えば、農作物や工業製品、あるいは動物や風景等の画
像を作成する場合にも適用することができる。
Therefore, conventionally, feature values of face parts such as eyes, nose, mouth, eyebrows and ears in an input face image are extracted, and a face component stored in advance is selected based on the extracted feature values. Alternatively, a technique for creating a portrait by deforming and arranging a portrait has been proposed. Such a technique can also be applied to the case of creating an image other than a portrait composed of a single or a plurality of image components, for example, an image of a crop, an industrial product, an animal, a landscape, or the like.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の似顔絵
等の画像を自動作成する技術では、入力された画像から
抽出した画像部品の特徴量に基づく画像部品の選択及び
変形が単一の様式により行われていた。このため、例え
ば、入力された単一の顔画像に基づいて画風や表情等の
種別が異なる複数種の様式で似顔絵を作成することがで
きず、同一人について趣の異なる複数種の似顔絵を作成
することができなかった。
However, in the conventional technology for automatically creating an image of a portrait or the like, the selection and deformation of an image part based on the feature amount of the image part extracted from the input image is performed in a single manner. It was done. For this reason, for example, it is not possible to create a portrait in a plurality of styles having different styles such as styles and expressions based on a single input face image, and to create a plurality of portraits having different tastes for the same person. I couldn't.

【0006】この発明の目的は、画像部品の形状や配置
位置等の画像部品情報を、特徴量の傾向が異なる複数の
種別のそれぞれについて、特徴量に応じて複数個ずつ記
憶しておき、入力された画像データから抽出した画像部
品の特徴量、及び、選択入力された種別に基づいて画像
部品情報を選択して画像作成することにより、入力され
た単一の画像データに基づいて画風や表情等の種別が異
なる複数種の画像を作成することができる画像作成装置
を提供することにある。
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to store a plurality of pieces of image part information such as the shape and arrangement position of an image part for each of a plurality of types having different characteristic amount tendencies in accordance with the characteristic amount. By selecting the image part information based on the feature amount of the image part extracted from the input image data and the selected and input type and creating an image, the style and expression based on the single input image data It is an object of the present invention to provide an image creating apparatus capable of creating a plurality of types of images having different types such as the above.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】請求項1、6及び11に
記載した発明は、特徴量が異なる複数の画像部品情報を
特徴量の傾向が異なる複数の画像種別のそれぞれについ
て記憶しておき、画像データの入力、及び、複数の画像
種別のいずれかの選択入力を受け付け、入力された画像
データから抽出した画像部品の特徴量と選択入力された
画像種別とに基づいて記憶手段から画像部品情報を選択
して画像を作成することを特徴とする。したがって、請
求項1、6及び11に記載した発明においては、選択入
力された画像種別に応じた画像部品情報により、入力さ
れた画像データに基づく画像が作成され、単一の画像デ
ータから画風や表情等の画像種別が異なる複数種の画像
が作成される。
According to the first, sixth and eleventh aspects of the present invention, a plurality of pieces of image component information having different feature amounts are stored for each of a plurality of image types having different feature amount trends. The input of image data and the selection input of any one of a plurality of image types are received, and the image component information is stored in the storage unit based on the feature amount of the image component extracted from the input image data and the image type selected and input. Is selected to create an image. Therefore, according to the first, sixth and eleventh aspects of the present invention, an image based on the input image data is created based on the image component information corresponding to the selected and input image type, and the image style and the style are created from the single image data. A plurality of types of images having different image types such as facial expressions are created.

【0008】請求項2、7及び12に記載した発明は、
前記画像部品情報が、画像部品の選択ルールを含むこと
を特徴とする。
[0008] The invention described in claims 2, 7 and 12 is:
The image part information includes an image part selection rule.

【0009】したがって、請求項2、7及び12に記載
した発明においては、画像種別毎に異なる選択ルールに
基づいて画像部品が選択され、画像種別に応じてきめ細
かく画像部品が選択される。
Therefore, according to the second, seventh and twelfth aspects of the present invention, image components are selected based on different selection rules for each image type, and the image components are finely selected according to the image type.

【0010】請求項3、8及び13に記載した発明は、
前記画像データが、撮像手段が撮像した撮像データであ
ることを特徴とする。
[0010] The invention described in claims 3, 8 and 13 provides:
The image data is image data captured by an image capturing unit.

【0011】したがって、請求項3、8及び13に記載
した発明においては、撮像手段が撮像した任意の画像に
基づいて、選択された画像種別に応じた画像が作成され
る。請求項4、9及び14に記載した発明は、前記画像
部品情報が顔部品情報であり、入力された顔画像データ
に基づいて似顔絵を作成することを特徴とする。
Therefore, according to the third, eighth and thirteenth aspects, an image corresponding to the selected image type is created based on an arbitrary image picked up by the image pickup means. The invention described in claims 4, 9 and 14 is characterized in that the image part information is face part information and a portrait is created based on the input face image data.

【0012】したがって、請求項4、9及び14に記載
した発明においては、選択入力された画像種別に応じた
顔部品情報により、入力された顔画像データに基づく似
顔絵が作成され、単一の顔画像データから画風や表情等
の画像種別が異なる複数種の似顔絵が作成される。
Therefore, according to the present invention, a portrait based on the input face image data is created based on the face part information corresponding to the image type selected and input, and a single face is created. A plurality of portraits having different image types such as styles and expressions are created from the image data.

【0013】請求項5、10、及び15に記載した発明
は、前記複数の画像種別が、画風、表情、年齢または性
別によって分類されることを特徴とする。
[0015] The inventions described in claims 5, 10 and 15 are characterized in that the plurality of image types are classified according to style, expression, age or gender.

【0014】したがって、請求項5、10、及び15に
記載した発明においては、単一の顔画像データから、画
風、表情、年齢または性別が異なる複数種の似顔絵が作
成される。
Therefore, in the inventions set forth in claims 5, 10 and 15, a plurality of portraits having different styles, expressions, ages or genders are created from a single face image data.

【0015】[0015]

【発明の実施の形態】図1は、この発明の実施形態に係
る画像作成装置の構成を示すブロック図である。画像作
成装置1は、入力された顔画像データから抽出した顔部
品の特徴量に基づいて画風や表情等の複数の画像種別の
いずれかを特定した似顔絵を作成する。顔部品とは、
目、鼻、口、眉、耳、輪郭及び髪をいう。また、画風と
は、統一された各顔部品の誇張の仕方や変形の傾向をい
い、画家毎に相違するとともに、同一画家においても漫
画のキャラクタ風、美男若しくは美女風、または、正確
な似顔絵風といった作風に応じて相違する。表情とは、
喜怒哀楽を表す顔の状態である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image forming apparatus according to an embodiment of the present invention. The image creation device 1 creates a portrait in which any one of a plurality of image types such as a style and a facial expression is specified based on the feature amount of the face part extracted from the input face image data. What are facial parts?
Eyes, nose, mouth, eyebrows, ears, contours and hair. In addition, the style of painting refers to the manner of exaggeration and deformation of each unified face part, which differs from painter to painter, and that even in the same painter, a cartoon character style, a handsome or beautiful woman style, or an accurate portrait style It depends on the style. What is an expression?
It is a state of the face that expresses emotions and sorrows.

【0016】画像作成装置1は、画像部品である各顔部
品を選択、変形及び配置して似顔絵を作成する制御手段
2、複数の顔部品情報を記憶する記憶手段3、画像デー
タを取り込むカメラ等の画像入力手段4、画像データに
含まれる顔部品の特徴量を抽出する特徴量抽出手段5、
画風や表情等の画像種別の選択入力を受け付ける種別入
力手段6、及び、作成した画像を出力するプリンタ等の
画像出力手段7によって構成されている。
The image creating apparatus 1 includes a control means 2 for selecting, deforming and arranging each face part as an image part to create a portrait, a storage means 3 for storing a plurality of pieces of face part information, a camera for taking in image data, and the like. Image input means 4, feature amount extracting means 5 for extracting feature amounts of face parts included in image data,
It is composed of a type input unit 6 for receiving a selection input of an image type such as a style or a facial expression, and an image output unit 7 such as a printer for outputting a created image.

【0017】制御手段2は、画像入力手段4、特徴量抽
出手段5、種別入力手段6及び画像出力手段7を統括制
御する。この制御手段2は、入力された画像種別に該当
する選択ルール、変形ルール及び配置ルールを記憶手段
3から読み出すとともに、読み出した選択ルールにした
がって記憶手段3から顔部品を読み出す部品情報選択手
段8、顔部品を変形ルールにしたがって変形する部品変
形手段9、及び、変形後の顔部品を配置ルールにしたが
って配置する部品配置手段10を含む。
The control means 2 controls the image input means 4, the feature quantity extraction means 5, the type input means 6 and the image output means 7 in a centralized manner. The control means 2 reads out a selection rule, a deformation rule, and an arrangement rule corresponding to the input image type from the storage means 3, and reads a face part from the storage means 3 according to the read selection rule. It includes a part deforming means 9 for deforming a face part according to a deformation rule and a part arranging means 10 for arranging a deformed face part according to an arrangement rule.

【0018】記憶手段3は、顔部品及び顔部品を選択、
変形並びに配置するためのルールからなる顔部品情報を
記憶する。このため、記憶手段3は、顔部品のそれぞれ
について複数の画像を画像種別毎に分類して記憶した顔
部品ライブラリ11と、顔部品を選択、変形及び配置す
る際に用いられるルール群のそれぞれを画像種別毎に分
類して記憶したルールライブラリ12と、から構成され
ている。
The storage means 3 selects a face part and a face part,
Face part information including rules for deformation and arrangement is stored. For this reason, the storage unit 3 stores the face part library 11 in which a plurality of images are classified and stored for each image type for each face part, and the rule group used when selecting, deforming, and arranging the face part. And a rule library 12 stored by classifying each image type.

【0019】顔部品ライブラリ11は、図2に示すよう
に、目、鼻、口、眉、耳、輪郭及び髪の各顔部品の画像
ライブラリ11a〜11gからなる。1つの画像ライブ
ラリは、画像種別i=1〜nのそれぞれについて画像要
素が異なる各顔部品の複数の画像群を記憶している。例
えば、目の画像ライブラリ11aは、傾き及び丸みの画
像要素が異なる複数の目の画像によって構成される画像
群を画像種別毎に記憶している。この画像要素は、入力
された画像データから抽出される特徴量の測定項目でも
ある。
As shown in FIG. 2, the face part library 11 includes image libraries 11a to 11g of face parts such as eyes, nose, mouth, eyebrows, ears, contours, and hair. One image library stores a plurality of image groups of face parts having different image elements for each of image types i = 1 to n. For example, the eye image library 11a stores, for each image type, an image group including a plurality of eye images having different inclination and roundness image elements. This image element is also a measurement item of the feature amount extracted from the input image data.

【0020】ルールライブラリ12は、図3に示すよう
に、選択ルールライブラリ12a、変形ルールライブラ
リ12b及び配置ルールライブラリ12cからなる。ラ
イブラリ12a〜12cは、画像種別i=1〜nのそれ
ぞれについて顔部品毎の複数のルールからなるルール群
を記憶している。例えば、選択ルールライブラリ12a
は、画像種別毎の選択ルール群によって構成されてい
る。1つの選択ルール群は、例えば、目についての傾き
のルール及び丸みのルールのように、顔部品ライブラリ
11の画像ライブラリ11a〜11gのそれぞれにおい
て各画像を特定する画像要素のそれぞれについての選択
ルールからなる。
As shown in FIG. 3, the rule library 12 includes a selection rule library 12a, a transformation rule library 12b, and an arrangement rule library 12c. The libraries 12a to 12c store a rule group including a plurality of rules for each face part for each of the image types i = 1 to n. For example, the selection rule library 12a
Is composed of a selection rule group for each image type. One selection rule group includes, for example, a selection rule for each of the image elements that specify each image in each of the image libraries 11a to 11g of the face part library 11, such as a rule for the inclination of the eyes and a rule for the roundness. Become.

【0021】なお、各ルールは、ファジィ推論のメンバ
シップ関数及びフィジィルールとすることがてきる。例
えば、選択ルールについて、メンバシップ関数において
各画像要素についての特徴量の測定結果が含まれる範囲
をファジィルールの前件部ラベルとし、各画像をフィジ
ィルールの後件部出力とする。また、各ルールは、テー
ブルによって構成することもできる。
Each rule can be a fuzzy inference membership function and a fuzzy rule. For example, with respect to the selection rule, the range in which the measurement result of the feature amount of each image element is included in the membership function is set as the antecedent label of the fuzzy rule, and each image is output as the consequent output of the fuzzy rule. Also, each rule can be configured by a table.

【0022】画像入力手段4は、顔を撮像するカメラに
よって構成されるが、顔写真の画像を読み取るスキャナ
によって構成することもできる。特徴量抽出手段5は、
画像入力手段4から入力された顔画像データを画像処理
し、画像処理後の顔画像データにおいて顔部品の位置を
特定した後、顔部品の特徴量を抽出する。例えば、目に
ついては、傾き、丸み(縦横比)及び大きさの計測値が
特徴量として抽出される。種別入力手段6は、キーボー
ドまたはマウス等によって構成され、画風、表情、年齢
及び性別等の画像種別の選択入力を受け付ける。画像出
力手段7は、合成した画像を用紙上に出力するプリンタ
である。
The image input means 4 is constituted by a camera for picking up a face, but may be constituted by a scanner for reading an image of a face photograph. The feature amount extraction means 5
The image processing is performed on the face image data input from the image input means 4, the position of the face part is specified in the face image data after the image processing, and the feature amount of the face part is extracted. For example, with respect to the eyes, measured values of inclination, roundness (aspect ratio) and size are extracted as feature amounts. The type input means 6 is constituted by a keyboard, a mouse, or the like, and receives a selection input of an image type such as style, facial expression, age, and gender. The image output unit 7 is a printer that outputs a synthesized image on a sheet.

【0023】図4は、上記画像作成装置における画像作
成処理手順を示すフローチャートである。制御手段2
は、種別入力手段6による画像種別の選択入力を受け付
け(s1)、画像種別が選択入力されると、画像入力手
段4により顔画像を撮像する(s2)。次いで、制御手
段2は、画像入力手段4が撮像した顔画像データに所定
の画像処理を施し(s3)、顔画像処理後の顔画像デー
タにおいて顔部品を特定し、その特徴量を抽出する(s
4)。
FIG. 4 is a flowchart showing an image creation processing procedure in the image creation apparatus. Control means 2
Receives the selection input of the image type by the type input means 6 (s1), and when the image type is selected and input, captures the face image by the image input means 4 (s2). Next, the control unit 2 performs predetermined image processing on the face image data captured by the image input unit 4 (s3), specifies a face part in the face image data after the face image processing, and extracts the feature amount thereof ( s
4).

【0024】この後、制御手段2は、入力された画像種
別に基づいて記憶手段3の選択ルールライブラリ12a
から顔部品画像の選択に係る選択ルールを読み出し(s
5)、読み出した選択ルール及び抽出した特徴量に基づ
いて、画像部品ライブラリ11のいずれかの画像ライブ
ラリから顔部品画像を選択する(s6)。さらに、入力
された画像種別に基づいて変形ルールライブラリ12b
から顔部品画像の変形に係る変形ルールを読み出し(s
7)、読み出した変形ルール及び抽出した特徴量に基づ
いて顔部品画像を変形し(s8)、入力された画像種別
に基づいて配置ルールライブラリ12cから顔部品画像
の配置位置に係る配置ルールを読み出し(s9)、読み
出した配置ルール及び抽出した特徴量に基づいて顔部品
画像の配置位置を決定する(s10)。
Thereafter, the control means 2 selects the selection rule library 12a of the storage means 3 based on the input image type.
From the selection of the face part image is read from (s
5) A face part image is selected from one of the image part libraries 11 based on the read selection rule and the extracted feature amount (s6). Further, based on the input image type, the transformation rule library 12b
From the face part image is read (s
7) The face part image is deformed based on the read deformation rule and the extracted feature amount (s8), and based on the input image type, an arrangement rule relating to the arrangement position of the face part image is read from the arrangement rule library 12c. (S9), the arrangement position of the face part image is determined based on the read arrangement rule and the extracted feature amount (s10).

【0025】制御手段2は、上記のs4〜s10の処理
を顔部品のそれぞれについて実行する(s11)。全て
の顔部品について、顔部品画像の選択、変形及び配置位
置の決定が終了すると、選択及び変形された顔部品画像
を決定された配置位置に配置して顔画像を合成し(s1
2)、合成した顔画像を画像出力手段7を介して出力す
る(s13)。
The control means 2 executes the processing of s4 to s10 for each of the face parts (s11). When the selection, deformation, and determination of the arrangement position of the face part images are completed for all the face parts, the selected and deformed face part images are arranged at the determined arrangement positions, and the face images are synthesized (s1).
2) Output the synthesized face image via the image output means 7 (s13).

【0026】なお、制御手段2はマイクロコンピュータ
によって構成することができ、記憶手段3は例えばハー
ドディスクに構成することができる。また、制御手段2
の処理内容及び記憶手段3の記憶内容は、記憶媒体を介
して外部から供給することができる。
The control means 2 can be constituted by a microcomputer, and the storage means 3 can be constituted by a hard disk, for example. Control means 2
The processing contents described above and the storage contents of the storage means 3 can be externally supplied via a storage medium.

【0027】図5は、上記画像作成装置における顔部品
画像の選択、変形および配置位置決定に係る処理を具体
的に示す図である。図4に示したs4〜s10の処理に
より、例えば、顔部品として目の画像について選択、変
形及び配置位置決定を行う場合、所定の画像処理が施さ
れた画像データにおいて目を特定し、目の中心線が水平
線となす角度θ、目の幅x、目の高さy、間隔d及び目
の中心線から顎までの距離hを測定する(図5
(A))。
FIG. 5 is a diagram specifically showing processing relating to selection, deformation, and arrangement position determination of a face part image in the image creating apparatus. For example, in the case of selecting, deforming, and arranging the position of an eye image as a face part by the processing of s4 to s10 illustrated in FIG. The angle θ between the center line and the horizontal line, the eye width x, the eye height y, the distance d, and the distance h from the center line of the eye to the chin are measured (FIG. 5).
(A)).

【0028】次いで、予め選択入力された種別iに基づ
いて使用すべき選択ルール群を読み出し、この選択ルー
ル群に含まれる目の傾きのルール及び目の丸みのルール
のそれぞれに角度θ及びx/yのそれぞれの値を当ては
めて、目の傾き及び丸みについての測定値が含まれる範
囲のラベルを決定する(図5(B))。さらに、目の傾
き及び丸みについて決定したラベルを用いて、目の部品
ライブラリ11aにおいて選択入力されている画像種別
の目の画像群から、該当する目の画像を選択する(図5
(C))。
Next, a selection rule group to be used is read out based on the type i selected and input in advance, and the angle θ and x / By applying each value of y, a label in a range including the measured values of the inclination and roundness of the eyes is determined (FIG. 5B). Further, using the labels determined for the inclination and roundness of the eyes, the corresponding eye images are selected from the group of eye images of the image type selected and input in the eye parts library 11a (FIG. 5).
(C)).

【0029】この後、予め選択入力された種別iに基づ
いて使用すべき変形ルール群を読み出し、この変形ルー
ル群に含まれる目の大きさのルールに目の幅xまたは目
の高さyの値を当てはめて、目の画像の拡大率または縮
小率を決定する。さらに、予め選択入力された種別iに
基づいて使用すべき配置ルール群を読み出し、この配置
ルール群に含まれる目の配置ルールに目の間隔d及び目
の中心線から顎までの距離hを当てはめて、顔の輪郭内
における目の配置位置を決定する。
Thereafter, a group of deformation rules to be used is read out based on the type i previously selected and inputted, and the rule of the eye size included in the group of deformation rules included in the group of the eye width x or the eye height y is included. The values are applied to determine the magnification or reduction of the eye image. Further, a group of arrangement rules to be used is read out based on the type i selected and inputted in advance, and the eye arrangement rule included in the arrangement rule group is applied with the eye interval d and the distance h from the center line of the eye to the chin. Thus, the positions of the eyes within the outline of the face are determined.

【0030】以上の処理と同様の処理が他の顔部品につ
いても実行され、全ての顔部品の選択、変形及び配置位
置の決定がなされる。但し、変形処理は、顔輪郭、目及
び口についてのみ実行され、その他の顔部品についての
変形処理は実行されない。また、目及び口についても、
大きさの異なる画像も顔部品ライブラリ11に格納して
おくことにより、選択処理に含めることができる。
The same processing as that described above is executed for other face parts, and all face parts are selected, deformed, and the arrangement positions are determined. However, the deformation processing is executed only for the face outline, eyes and mouth, and the deformation processing for the other face parts is not executed. In addition, about eyes and mouth,
By storing images having different sizes in the face part library 11, the images can be included in the selection processing.

【0031】このようにして、顔部品の画像及び顔部品
の選択、変形並びに配置に関するルールを画像種別毎に
記憶しておくとともに、所望の画像種別の選択入力を受
け付け、選択された画像種別に応じた顔部品の画像をそ
の画像種別に応じたルールで選択、変形及び配置するこ
とができ、選択された画像種別の似顔絵を作成すること
ができる。例えば、画像種別として「笑い」、「泣
き」、「怒り」の表情を選択できるようにしたもので
は、図6(A)に示す画像データが入力された場合に、
画像種別の選択に応じて、図6(B)〜(D)に示す似
顔絵が作成される。
In this way, the image of the face part and the rules relating to the selection, deformation and arrangement of the face part are stored for each image type, and a selection input of a desired image type is accepted, and the selected image type is input. The image of the corresponding facial part can be selected, deformed, and arranged according to a rule corresponding to the image type, and a portrait of the selected image type can be created. For example, in the case where the expression of “laugh”, “cry”, or “anger” can be selected as the image type, when the image data shown in FIG.
The portraits shown in FIGS. 6B to 6D are created according to the selection of the image type.

【0032】また、画家毎の画風や同一画家における作
風の相違を画像種別として選択できるようにすることに
より、図7(A)に示す顔画像データが入力された場合
に、図7(B)に示す画家Aの美女風の似顔絵、図7
(C)に示す画家Aの漫画のキャラクタ風の似顔絵、図
7(D)に示す画家Aの動物風の似顔絵、または、図7
(E)に示す画家Bの写実風の似顔絵等のいずれかが選
択的に作成される。したがって、同一人について画風等
の異なる複数種の似顔絵を選択的に作成させることがで
き、同一人が前回作成した画風と異なる画風を選択して
繰り返し似顔絵を作成することが考えられ、画像作成装
置の利用頻度及び稼働効率が向上する。
Further, by allowing the style of each painter and the style of the same painter to be selected as the image type, when the face image data shown in FIG. 7A is input, FIG. Caricature of the beauty of painter A shown in Fig. 7,
7C is a cartoon character-like caricature of painter A, FIG. 7D is an animal-like caricature of painter A, or FIG.
One of the realistic portraits of painter B shown in (E) is selectively created. Therefore, it is possible to selectively create a plurality of portraits having different styles and the like for the same person, and to repeatedly create a portrait by selecting a style different from the style created last time by the same person. The frequency of use and the operation efficiency are improved.

【0033】さらに、図8(A)及び(B)に示すよう
に、顔部品ライブラリ11に馬や猫等の動物に置き換え
た画像を記憶しておくとともに、ルールライブラリ12
に画像データから抽出した特徴量に応じた画像を選択、
変形及び配置するルールを動物毎に記憶しておくことに
より、図8(C)及び(D)に示すように、画像種別と
して選択された動物と合成した似顔絵を作成できる。
Further, as shown in FIGS. 8A and 8B, the face parts library 11 stores images replaced by animals such as horses and cats, and stores the images in the rule library 12.
First, select an image according to the feature amount extracted from the image data,
By storing the transformation and arrangement rules for each animal, a portrait that is synthesized with the animal selected as the image type can be created, as shown in FIGS. 8C and 8D.

【0034】また、顔部品ライブラリ11に画像種別と
して、年齢や性別毎に異なる画像を記憶しておくととも
に、ルールライブラリ12に画像データから抽出した特
徴量に応じた画像を選択、変形及び配置するルールを年
齢や性別毎に記憶しておくことにより、画像種別として
入力された年齢や性別に応じた似顔絵を作成できる。
Further, images different for each age and gender are stored as image types in the face part library 11, and images corresponding to features extracted from the image data are selected, deformed and arranged in the rule library 12. By storing the rules for each age and gender, a caricature corresponding to the age and gender input as the image type can be created.

【0035】なお、上記した実施形態では人間の似顔絵
を作成するために顔部品を記憶しておき、入力された画
像データから抽出した特徴量に基づいて顔部品を適宜選
択する画像作成装置の例を示したが、本願発明は人間の
似顔絵を作成する以外にも、例えば農作物や工業製品、
あるいは動物や風景等の画像を作成する装置にも適用す
ることもできる。例えば、農作物であるりんご画を作成
する画像作成装置では、部品として例えばリンゴ本体の
形状や芯の形状等の部分毎に複数の画像部品情報を記憶
しておき、対象物であるりんごの画像データが入力され
ると、この画像データからリンゴ本体の形状や芯の形状
(右方向に曲がっている芯形状や左方向に曲がっている
芯形状等)等の各部分毎に特徴量を抽出し、ここで抽出
した特徴量に基づいて各部分の画像部品情報を適宜選択
し、りんご画を作成する。このように、本願発明は、対
象物について、各部分の部品をあらかじめ複数記憶して
おき、対象物の画像データが入力されたなら、画像デー
タから抽出した特徴量に基づいて各部分の部品を適宜選
択し、その物の画像を作成する。
In the above-described embodiment, an example of an image creating apparatus that stores face parts for creating a portrait of a human and selects face parts as appropriate based on feature amounts extracted from input image data. However, the present invention is not limited to creating human portraits, for example, agricultural products and industrial products,
Alternatively, the present invention can be applied to an apparatus for creating an image of an animal, a landscape, or the like. For example, in an image creating apparatus for creating an apple drawing as a crop, a plurality of pieces of image part information are stored as parts, for example, for each part such as the shape of an apple body or the shape of a core, and image data of an apple as a target object is stored. Is input, a feature quantity is extracted from this image data for each part such as the shape of the apple body and the shape of the core (a core shape bent to the right or a core shape bent to the left), The image parts information of each part is appropriately selected based on the extracted feature amounts, and an apple image is created. As described above, the present invention stores a plurality of parts of each part in advance with respect to an object, and when image data of the object is input, determines parts of each part based on a feature amount extracted from the image data. Select as appropriate and create an image of the thing.

【0036】[0036]

【発明の効果】請求項1、6及び11に記載した発明に
よれば、選択入力された画像種別に応じた画像部品情報
により、入力された画像データに基づく画像を作成する
ことにより、単一の画像データから画風や表情等の画像
種別が異なる複数種の画像を作成することができる。
According to the first, sixth and eleventh aspects of the present invention, an image based on input image data is created by image component information corresponding to an image type selected and input, thereby achieving a single image. A plurality of types of images having different image types such as styles and expressions can be created from the image data.

【0037】請求項2、7及び12に記載した発明によ
れば、画像種別毎に異なる選択ルールに基づいて画像部
品を選択することにより、画像種別に応じてきめ細かく
画像部品を選択することができ、画像種別毎に独自性の
高い画像を作成することができる。
According to the second, seventh and twelfth aspects of the present invention, by selecting an image part based on a different selection rule for each image type, it is possible to select an image part finely according to the image type. Thus, an image having high uniqueness can be created for each image type.

【0038】請求項3、8及び13に記載した発明によ
れば、画像を撮像する撮像手段を備えることにより、画
像読取装置等の画像データを入力するための外部装置が
不要になり、任意の画像に基づいて選択された画像種別
に応じた画像を作成することができる。
According to the third, eighth, and thirteenth aspects of the present invention, an external device for inputting image data, such as an image reading device, becomes unnecessary by providing an image pickup means for picking up an image. An image corresponding to the image type selected based on the image can be created.

【0039】請求項4、9及び14に記載した発明によ
れば、選択入力された画像種別に応じた顔部品情報によ
り、入力された顔画像データに基づく似顔絵を作成する
ことができ、単一の顔画像データから画風や表情等の画
像種別が異なる複数種の似顔絵を作成できる。
According to the fourth, ninth and fourteenth aspects of the present invention, it is possible to create a portrait based on the input face image data based on the face part information corresponding to the selected and input image type. , A plurality of portraits having different image types such as styles and expressions can be created.

【0040】請求項5、10、及び15に記載した発明
によれば、単一の顔画像データから、画風、表情、年齢
または性別が異なる複数種の似顔絵を作成できる。
According to the fifth, tenth, and fifteenth aspects, a plurality of portraits having different styles, expressions, ages, or genders can be created from a single face image data.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】この発明の実施形態に係る画像作成装置の構成
を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image creating apparatus according to an embodiment of the present invention.

【図2】上記画像作成装置の記憶手段を構成する顔部品
ライブラリの記憶内容を示す図である。
FIG. 2 is a diagram showing storage contents of a face part library constituting a storage unit of the image creating apparatus.

【図3】上記画像作成装置の記憶手段を構成するルール
ライブラリの記憶内容を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing storage contents of a rule library constituting a storage unit of the image creating apparatus.

【図4】上記画像作成装置における画像作成処理手順を
示すフローチャートである。
FIG. 4 is a flowchart illustrating an image creation processing procedure in the image creation apparatus.

【図5】上記画像作成装置における顔部品画像の選択、
変形および配置位置決定に係る処理を具体的に示す図で
ある。
FIG. 5 is a diagram illustrating selection of a face part image in the image creating apparatus;
It is a figure which shows the process regarding a deformation | transformation and arrangement position determination concretely.

【図6】上記画像作成装置における画像種別として「笑
い」、「泣き」、「怒り」の表情を選択できるようにし
た場合の似顔絵の作成状態を示す図である。
FIG. 6 is a diagram illustrating a creation state of a portrait in a case where expressions such as “laugh”, “cry”, and “anger” can be selected as image types in the image creation device.

【図7】上記画像作成装置における画像種別として画家
毎の画風や同一画家における作風の相違を画像種別とし
て選択できるようにした場合における同一人についての
画像種別毎の似顔絵の作成状態を示す図である。
FIG. 7 is a diagram showing a creation state of a portrait for each image type for the same person in a case where the style of each painter and the difference in style of the same artist can be selected as the image type as the image type in the image creating apparatus. is there.

【図8】上記画像作成装置における画像種別として動物
を選択できるようにした場合における顔部品ライブラリ
及びルールライブラリの記憶状態、及び、似顔絵の作成
状態を示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing a storage state of a face part library and a rule library and a creation state of a portrait in the image creating apparatus when an animal can be selected as an image type.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1−画像作成装置 2−制御手段 3−記憶手段 4−画像入力手段 5−特徴量抽出手段 6−種別入力手段 7−画像出力手段 8−部品情報選択手段 9−部品変形手段 10−部品配置手段 11−部品ライブラリ 12−ルールライブラリ Reference Signs List 1-Image creation device 2-Control unit 3-Storage unit 4-Image input unit 5-Feature amount extraction unit 6-Type input unit 7-Image output unit 8-Part information selection unit 9-Part transformation unit 10-Part arrangement unit 11-Parts library 12-Rules library

Claims (15)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】特徴量が異なる複数の画像部品情報を特徴
量の傾向が異なる複数の画像種別のそれぞれについて記
憶した記憶手段と、画像データの入力を受け付ける画像
データ入力手段と、複数の画像種別のいずれかの選択入
力を受け付ける種別選択手段と、画像データ入力手段に
より入力された画像データから抽出した画像部品の特徴
量と種別選択手段により選択入力された画像種別とに基
づいて記憶手段から画像部品情報を選択して画像を作成
する制御手段と、を設けたことを特徴とする画像作成装
置。
A storage unit for storing a plurality of pieces of image component information having different feature amounts for each of a plurality of image types having different feature amount trends; an image data inputting unit for receiving input of image data; A type selection unit that receives any one of the selection inputs, and an image from the storage unit based on the feature amount of the image component extracted from the image data input by the image data input unit and the image type selected and input by the type selection unit. An image creation apparatus, comprising: control means for creating an image by selecting component information.
【請求項2】前記画像部品情報が、画像部品の選択ルー
ルを含む請求項1に記載の画像作成装置。
2. The image creating apparatus according to claim 1, wherein said image part information includes an image part selection rule.
【請求項3】前記画像データ入力手段が、画像を撮像す
る撮像手段を含む請求項1または2に記載の画像作成装
置。
3. The apparatus according to claim 1, wherein said image data input means includes an image pickup means for picking up an image.
【請求項4】前記記憶手段が、顔部品情報を記憶する手
段であり、画像データ入力手段から入力された顔画像デ
ータに基づいて似顔絵を作成する請求項1、2または3
に記載の画像作成装置。
4. A caricature based on face image data input from an image data input means, wherein said storage means is means for storing face part information.
An image creating apparatus according to claim 1.
【請求項5】前記複数の画像種別が、画風、表情、年齢
または性別によって分類される請求項4に記載の画像作
成装置。
5. The image creating apparatus according to claim 4, wherein said plurality of image types are classified by style of painting, facial expression, age, or gender.
【請求項6】特徴量が異なる複数の画像部品情報を特徴
量の傾向が異なる複数の画像種別のそれぞれについて記
憶しておき、画像データの入力、及び、複数の画像種別
のいずれかの選択入力を受け付け、入力された画像デー
タから抽出した画像部品の特徴量と選択入力された画像
種別とに基づいて記憶手段から画像部品情報を選択して
画像を作成することを特徴とする画像作成方法。
6. A plurality of pieces of image component information having different feature amounts are stored for each of a plurality of image types having different feature amount trends, and image data is input and any one of the plurality of image types is selected and input. And receiving the selected image component information from the storage unit based on the feature amount of the image component extracted from the input image data and the selected and input image type to generate an image.
【請求項7】前記画像部品情報が、画像部品の選択ルー
ルを含む請求項1に記載の画像作成方法。
7. The image creating method according to claim 1, wherein the image part information includes a rule for selecting an image part.
【請求項8】前記画像データが、撮像手段が撮像した撮
像データである請求項6または7に記載の画像作成方
法。
8. The image creating method according to claim 6, wherein said image data is image data captured by an image capturing means.
【請求項9】前記画像部品情報が顔部品情報であり、入
力された顔画像データに基づいて似顔絵を作成する請求
項6、7または8に記載の画像作成方法。
9. The image creating method according to claim 6, wherein the image part information is face part information, and a portrait is created based on the input face image data.
【請求項10】前記複数の画像種別が、画風、表情、年
齢または性別によって分類される請求項9に記載の画像
作成方法。
10. The method according to claim 9, wherein the plurality of image types are classified according to style of painting, facial expression, age, or gender.
【請求項11】画像データの入力を受け付ける画像デー
タ入力処理と、複数の画像種別のいずれかの選択入力を
受け付ける種別選択処理と、画像データ入力手段により
入力された画像データから抽出した画像部品の特徴量と
種別選択手段により選択入力された画像種別とに基づい
て、特徴量が異なる複数の画像部品情報を特徴量の傾向
が異なる複数の画像種別のそれぞれについて記憶した記
憶手段から画像部品情報を選択して画像を作成する画像
作成処理と、からなるプログラムを記憶したことを特徴
とする画像作成プログラム記憶媒体。
11. An image data input process for receiving an input of image data, a type selection process for receiving a selection input of one of a plurality of image types, and a process for selecting an image component extracted from the image data input by the image data input means. Based on the feature amount and the image type selected and input by the type selection unit, the image component information is stored from a storage unit storing a plurality of image component information having different feature amounts for each of the plurality of image types having different feature amount trends. An image creation program storage medium characterized by storing a program comprising: an image creation process for selecting and creating an image.
【請求項12】前記画像部品情報が、画像部品の選択ル
ールを含む請求項11に記載の画像作成プログラム記憶
媒体。
12. The storage medium according to claim 11, wherein said image part information includes a rule for selecting an image part.
【請求項13】前記画像データ入力処理が、撮像手段が
撮像した画像を入力する請求項11または12に記載の
画像作成プログラム記憶媒体。
13. An image creation program storage medium according to claim 11, wherein said image data input processing inputs an image taken by an image pickup means.
【請求項14】前記記憶手段が、顔部品情報を記憶する
手段であり、画像データ入力処理において入力された顔
画像データに基づいて似顔絵を作成する請求項11、1
2または13に記載の画像作成プログラム記憶媒体。
14. A caricature based on face image data input in image data input processing, wherein said storage means is means for storing face part information.
14. The image creation program storage medium according to 2 or 13.
【請求項15】前記複数の画像種別が、画風、表情、年
齢または性別によって分類される請求項14に記載の画
像作成プログラム記憶媒体。
15. The storage medium according to claim 14, wherein said plurality of image types are classified according to style, expression, age, or gender.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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US7653220B2 (en) 2004-04-15 2010-01-26 Panasonic Corporation Face image creation device and method
JP2010050685A (en) * 2008-08-21 2010-03-04 Kyocera Mita Corp Image forming apparatus, image formation system, and image formation method
JP2016053868A (en) * 2014-09-04 2016-04-14 日本電信電話株式会社 Portrait image generation device, portrait image generation method and portrait image generation program
JP2017021393A (en) * 2015-07-07 2017-01-26 カシオ計算機株式会社 Image generator, image generation method, and program
CN110604921A (en) * 2019-08-31 2019-12-24 咪咕互动娱乐有限公司 Display content switching method, server and storage medium

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7653220B2 (en) 2004-04-15 2010-01-26 Panasonic Corporation Face image creation device and method
JP2010050685A (en) * 2008-08-21 2010-03-04 Kyocera Mita Corp Image forming apparatus, image formation system, and image formation method
JP2016053868A (en) * 2014-09-04 2016-04-14 日本電信電話株式会社 Portrait image generation device, portrait image generation method and portrait image generation program
JP2017021393A (en) * 2015-07-07 2017-01-26 カシオ計算機株式会社 Image generator, image generation method, and program
CN110604921A (en) * 2019-08-31 2019-12-24 咪咕互动娱乐有限公司 Display content switching method, server and storage medium
CN110604921B (en) * 2019-08-31 2023-11-10 咪咕互动娱乐有限公司 Display content switching method, server and storable medium

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