JPH10240962A - Device for preparing picture and method therefor and picture preparation program storage medium - Google Patents
Device for preparing picture and method therefor and picture preparation program storage mediumInfo
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- JPH10240962A JPH10240962A JP9226332A JP22633297A JPH10240962A JP H10240962 A JPH10240962 A JP H10240962A JP 9226332 A JP9226332 A JP 9226332A JP 22633297 A JP22633297 A JP 22633297A JP H10240962 A JPH10240962 A JP H10240962A
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、予め記憶した複
数の顔部品の画像を合成して顔画像を作成する画像作成
装置、画像作成方法及び画像作成プログラム記憶媒体に
関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image creating apparatus, an image creating method, and an image creating program storage medium for creating a face image by combining images of a plurality of face parts stored in advance.
【0002】[0002]
【従来の技術】例えば、人物の顔のモンタージュ画像の
ように、複数の部品の画像を合成して単一の合成画像を
作成する場合がある。このような合成画像の作成にあた
っては、一般に、部品毎に複数の画像を予めに記憶して
おき、任意にまたは所定の規則に基づいて記憶手段から
部品毎に単一の画像を抽出し、抽出した部品毎の画像を
合成するようにしている。2. Description of the Related Art For example, a single composite image may be created by combining images of a plurality of components, such as a montage image of a person's face. In creating such a composite image, generally, a plurality of images are stored in advance for each component, and a single image is extracted for each component from the storage means arbitrarily or based on a predetermined rule, and the extraction is performed. The synthesized image of each component is synthesized.
【0003】このため、上述したモンタージュ画像を作
成する従来の画像作成装置として、目、鼻、口、眉、
耳、顔輪郭及び髪等の顔部品のそれぞれについて複数の
画像を記憶した記憶手段を備え、入力された顔画像デー
タから目、鼻、口、眉、耳、顔輪郭及び髪等の顔部品の
それぞれについて特徴量を抽出し、抽出した特徴量に対
応する画像を顔部品毎に記憶手段から選択し、選択した
顔部品の画像を合成して顔画像を作成するものが提案さ
れている。[0003] For this reason, as a conventional image creating apparatus for creating the above-mentioned montage image, eyes, nose, mouth, eyebrows,
It is provided with storage means for storing a plurality of images for each of face parts such as ears, face contours, and hair, and stores face parts such as eyes, nose, mouth, eyebrows, ears, face contours, and hair from input face image data. It has been proposed to extract a feature amount for each of them, select an image corresponding to the extracted feature amount from a storage unit for each face part, and combine the images of the selected face parts to create a face image.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
画像作成装置では、単一人の顔画像データに基づいて当
人の似顔絵が自動的に作成されるのみであり、娯楽性の
高い顔画像を作成できない問題があった。However, in the conventional image forming apparatus, only a portrait of the person is automatically created based on the face image data of a single person. There was a problem that could not be done.
【0005】この発明の目的は、複数人の顔画像データ
に基づいて単一の顔画像を作成することにより、娯楽性
の高い顔画像を作成することができる画像作成装置、画
像作成方法及び画像作成プログラム記憶媒体を提供する
ことにある。SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an image forming apparatus, an image forming method and an image forming method capable of forming a highly entertaining face image by forming a single face image based on face image data of a plurality of persons. An object of the present invention is to provide a creation program storage medium.
【0006】[0006]
【課題を解決するための手段】請求項1、2及び3に記
載した発明は、複数の顔部品のそれぞれについて特徴量
の異なる複数の顔画像部品情報を記憶手段に記憶してお
き、複数の顔画像データの入力を受け付け、入力された
複数の顔画像データのそれぞれから複数の顔部品の特徴
量を抽出し、複数の顔部品のそれぞれについて複数の顔
画像データから抽出した特徴量のうち予め定められた基
準値との差または比の絶対値が最大の特徴量に基づいて
記憶手段から画像部品情報を読み出して単一の顔画像を
作成することを特徴とする。According to the first, second and third aspects of the present invention, a plurality of face image part information having different feature amounts for each of a plurality of face parts is stored in a storage means, and a plurality of face image parts are stored in the storage means. Accepting input of face image data, extracting feature amounts of a plurality of face parts from each of the plurality of input face image data, and extracting a feature amount of each of the plurality of face parts from among the feature amounts extracted from the plurality of face image data in advance. It is characterized in that a single face image is created by reading out image part information from the storage means based on the feature amount having the maximum difference or ratio with a predetermined reference value.
【0007】したがって、請求項1、2及び3に記載し
た発明においては、入力された複数の顔画像データのそ
れぞれにおいて特徴的な部分を集めて単一の顔画像が作
成される。Therefore, in the first, second and third aspects of the present invention, a single face image is created by collecting characteristic portions in each of a plurality of input face image data.
【0008】[0008]
【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、入力された複数の顔画像データから抽出し
た顔部品の特徴量に基づいて、画風や表情を特定した単
一の似顔絵を作成する。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 single portrait with a specified style and expression based on the feature amount of the face part extracted from the input plurality of face image data. Face parts are 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. An expression is a state of a face that expresses emotions and sorrows.
【0009】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.
【0010】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、特徴量抽出手段5から入力
された特徴量を予め定められた基準値と比較する特徴量
比較手段13、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 extracting means 5, the type input means 6, and the image output means 7 in a centralized manner. The control unit 2 includes a feature amount comparison unit 13 that compares the feature amount input from the feature amount extraction unit 5 with a predetermined reference value, and a selection rule, a deformation rule, and an arrangement rule corresponding to the input image type. A component information selecting unit 8 that reads out face parts from the storage unit 3 in accordance with the read selection rules while reading from the storage unit 3, a component deformation unit 9 that deforms the face components in accordance with the deformation rule, and arranges the face parts after the deformation. It includes a part arranging means 10 for arranging according to rules.
【0011】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.
【0012】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特徴量
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、目の特徴量である傾
き及び丸み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。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 feature amounts for each of image types i = 1 to n. For example, the eye image library 11a stores, for each image type, an image group constituted by a plurality of eye images having different inclinations and roundnesses as eye characteristic amounts.
【0013】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特徴量のそれぞれについての選択ル
ールからなる(図5(B)参照)。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 feature amount that specifies 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. (See FIG. 5B).
【0014】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は、メンバシップ関数におい
て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(図5(C)参照)。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, as for the selection rule, the range in which the measurement result of the feature amount is included in the membership function is set as the antecedent label of the fuzzy rule, and each image is output as the consequent part of the fuzzy rule (see FIG. 5C). . Also, each rule can be configured by a table.
【0015】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.
【0016】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により複数の顔画像を撮像する(s2)。ここで
は、説明のために二人の顔画像を第1顔画像及び第2顔
画像として撮像することとする。次いで、制御手段2
は、画像入力手段4が撮像した第1顔画像データ及び第
2顔画像データのそれぞれに所定の画像処理を施し(s
3)、特徴量抽出手段5により顔画像処理後の第1顔画
像データ及び第2顔画像データにおいて顔部品を特定し
て特徴量を抽出する(s4)。FIG. 4 is a flow chart 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, the image input means 4 captures a plurality of face images (s2). Here, for the sake of explanation, two face images are taken as a first face image and a second face image. Next, the control means 2
Performs predetermined image processing on each of the first face image data and the second face image data captured by the image input unit 4 (s
3) The feature amount is extracted by specifying a face part in the first face image data and the second face image data after the face image processing by the feature amount extracting means 5 (s4).
【0017】この後、制御手段2は、特徴量比較手段1
3において、顔部品毎に第1顔画像データから抽出され
た特徴量、及び、第2顔画像データから抽出された特徴
量を、予め定められた基準値と比較し、基準値との差の
絶対値が最大の特徴量を顔画像の作成に用いる特徴量と
して決定する(s5)。この基準値は、例えば、各顔部
品の特徴量についての日本人の平均値である。なお、第
1顔画像データから抽出された特徴量、及び、第2顔画
像データから抽出された特徴量と基準値との比を求め、
この比の絶対値が最大の特徴量を顔画像の作成に用いる
特徴量として決定してもよい。さらに、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12
aから顔部品画像の選択に係る選択ルールを読み出し
(s6)、読み出した選択ルール及び決定した特徴量に
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(s7)。Thereafter, the control means 2 controls the feature quantity comparing means 1
In 3, the feature value extracted from the first face image data and the feature value extracted from the second face image data for each face part are compared with a predetermined reference value, and the difference between the feature value and the reference value is determined. The feature value having the largest absolute value is determined as a feature value used for creating a face image (s5). This reference value is, for example, an average value of the Japanese for the feature amount of each face part. The ratio between the feature value extracted from the first face image data and the feature value extracted from the second face image data and the reference value is calculated.
The feature value having the largest absolute value of this ratio may be determined as the feature value used for creating the face image. Further, based on the input image type, the selection rule library 12
A selection rule relating to the selection of a face part image is read from a (s6), and a face part image is selected from any of the image part libraries 11 based on the read selection rule and the determined feature amount (s7). .
【0018】なお、第2画像種別は、種別入力手段6を
介して選択入力された第1画像種別と異なる画像種別で
あることを唯一の条件として決定されるものであり、例
えば、予め定められた優先順位が第1画像種別の次位で
ある画像種別を選択することができる。It should be noted that the second image type is determined only as an image type different from the first image type selected and input through the type input means 6, and is, for example, predetermined. The image type whose priority order is next to the first image type can be selected.
【0019】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(s8)、読み出した変形ルール
及び決定した特徴量に基づいて顔部品画像を変形し(s
9)、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(s10)、読み出した配置ルール及び決定
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
(s11)。Further, a deformation rule relating to the deformation of the face part image is read from the deformation rule library 12b based on the input image type (s8), and the face part image is deformed based on the read deformation rule and the determined feature amount. (S
9) Read out an arrangement rule related to the arrangement position of the face part image from the arrangement rule library 12c based on the input image type (s10), and arrange the position of the face part image based on the read arrangement rule and the determined feature amount. Is determined (s11).
【0020】制御手段2は、上記のs4〜s11の処理
を顔部品のそれぞれについて実行する(s12)。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
3)、合成した顔画像を画像出力手段7により出力する
(s14)。The control means 2 executes the processing of s4 to s11 for each of the face parts (s12). 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).
3) The synthesized face image is output by the image output means 7 (s14).
【0021】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.
【0022】図5は、上記画像作成装置における特徴量
の決定、顔部品画像の選択、顔部品画像の変形及び配置
位置の決定に係る処理を具体的に示す図である。図4に
示したs5の処理により、例えば、顔部品として目の画
像について特徴量を決定する場合、特徴量抽出手段5
は、所定の画像処理が施された第1顔画像データ及び第
2顔画像データのそれぞれ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 the determination of the feature quantity, the selection of the face part image, the deformation of the face part image, and the determination of the arrangement position in the image creating apparatus. For example, when the feature amount is determined for the eye image as the face part by the process of s5 shown in FIG.
Specifies an eye in each of the first face image data and the second face image data on which predetermined image processing has been performed, an angle θ between the center line of the eye and a horizontal line, an eye width x, and an eye height y The distance d from the center line of the eye to the chin is measured (FIG. 5A).
【0023】特徴量比較手段13は、目の傾きθ及び目
の丸みy/xの日本人の平均値θ0及びy0/x0を予
め記憶しており、第1顔画像データから抽出した目の傾
きθ1、及び、第2顔画像データから抽出した目の傾き
θ2を平均値θ0と比較し、θ1及びθ2のうち平均値
θ0との差の絶対値が大きい方の値を特徴量θとして決
定する。同様に、特徴量比較手段13は、第1顔画像デ
ータから抽出した目の丸みy1/x1、及び、第2顔画
像データから抽出した目の丸みy2/x2を平均値y0
/x0と比較し、y1/x1及びy2/x2のうち平均
値y0/x0との差の絶対値がより大きい方の値を特徴
量y/xとして決定する。The feature amount comparing means 13 stores in advance the average values θ0 and y0 / x0 of the Japanese eye inclination θ and the roundness of the eyes y / x, and extracts the eye inclination extracted from the first face image data. θ1 and the inclination θ2 of the eyes extracted from the second face image data are compared with the average value θ0, and the value of θ1 and θ2 having the larger absolute value of the difference from the average value θ0 is determined as the feature amount θ. . Similarly, the feature value comparison unit 13 calculates the average value y0 of the roundness of the eyes y1 / x1 extracted from the first face image data and the roundness of the eyes y2 / x2 extracted from the second face image data.
/ X0, and the value of y1 / x1 and y2 / x2, which has the larger absolute value of the difference from the average value y0 / x0, is determined as the feature value y / x.
【0024】特徴量比較手段は、目の間隔d及び目の中
心線から顎までの距離hについても日本人の平均値d0
及びh0を予め記憶しており、第1顔画像データから抽
出した目の間隔d1、及び、第2顔画像データから抽出
した目の間隔d2を平均値d0と比較し、d1及びd2
のうち平均値d0との差の絶対値が大きい方の値を特徴
量dとして決定する。同様に、特徴量比較手段13は、
第1顔画像データから抽出した顎から距離h1、及び、
第2顔画像データから抽出した顎からの距離d2を平均
値d0と比較し、d1及びd2のうち平均値d0との差
の絶対値がより大きい方の値を特徴量hとして決定す
る。The feature quantity comparing means also calculates the average value d0 of the Japanese for the distance d between the eyes and the distance h from the center line of the eyes to the chin.
And h0 are stored in advance, and an eye interval d1 extracted from the first face image data and an eye interval d2 extracted from the second face image data are compared with an average value d0, and d1 and d2 are compared.
The value of the one with the larger absolute value of the difference from the average value d0 is determined as the feature amount d. Similarly, the feature amount comparison means 13
A distance h1 from the chin extracted from the first face image data, and
The distance d2 from the chin extracted from the second face image data is compared with the average value d0, and the value of d1 and d2 having the larger absolute value of the difference from the average value d0 is determined as the feature amount h.
【0025】特徴量比較手段13は、決定した特徴量θ
及びy/xを部品情報選択手段8に出力する。部品情報
選択手段8は、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))。The characteristic amount comparing means 13 determines the characteristic amount θ
And y / x to the component information selecting means 8. The part information selecting means 8 reads out a selection rule group to be used based on the type i previously selected and inputted, and adds the angle θ and the angle θ to the eye inclination rule and the eye roundness rule included in the selection rule group. Applying each value of x / y,
A label in a range that includes 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)).
【0026】特徴量比較手段13は、決定した特徴量
y、xを部品変形手段9に出力するとともに、決定した
特徴量d及びhを部品配置手段10に出力する。フアジ
イ品変形手段9は、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特徴量xまたは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。また、部品配置手段10は、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特徴量d
及び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。The feature quantity comparing means 13 outputs the determined feature quantities y and x to the component deformation means 9 and outputs the determined feature quantities d and h to the component arranging means 10. The fuzzy article deformation means 9 reads a group of deformation rules to be used based on the type i selected and input in advance, and applies the value of the feature quantity x or y to the eye size rule included in the group of deformation rules. , Determine the magnification or reduction of the eye image. Further, the component placement means 10 reads a placement rule group to be used based on the type i selected and input in advance,
The feature amount d is added to the eye arrangement rule included in this arrangement rule group.
And h, the position of the eyes within the contour of the face is determined.
【0027】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 described above is executed for other face parts, and all face parts are selected, deformed, and their 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.
【0028】図6は、上記の処理による2つの顔画像デ
ータを合成して単一の似顔絵を作成した例を示す図であ
る。図4に示す処理手順においてs5の処理を実行しな
い場合には、図6(A)に示す第1顔画像データから抽
出した特徴量のみによって同図(B)に示す似顔絵が作
成され、同図(C)に示す第2顔画像データから抽出し
特徴量のみによって同図(D)に示す似顔絵が作成され
る。これに対して、図4に示す処理手順を実行すること
により、第1顔画像データから抽出した特徴量と第2顔
画像データから抽出した特徴量とが比較され、各顔部品
について第1顔画像データの顔部品と第2顔画像データ
の顔部品とのうち、より個性的な方の顔部品を選択して
図6(E)に示す合成顔画像が作成される。FIG. 6 is a diagram showing an example in which a single portrait is created by combining two pieces of face image data by the above processing. When the processing of s5 is not performed in the processing procedure illustrated in FIG. 4, the portrait illustrated in FIG. 6B is created only by the feature amounts extracted from the first face image data illustrated in FIG. A portrait shown in FIG. 4D is created only from the features extracted from the second face image data shown in FIG. 4C. On the other hand, by executing the processing procedure shown in FIG. 4, the feature amount extracted from the first face image data and the feature amount extracted from the second face image data are compared, and the first face A more individual face component is selected from the face component of the image data and the face component of the second face image data, and a composite face image shown in FIG. 6E is created.
【0029】したがって、2つの顔画像データを用いて
現実には存在しない個性的な顔画像が作成され、娯楽性
の高い顔画像を作成することができる。Therefore, a unique face image that does not actually exist is created using the two face image data, and a face image with high entertainment value can be created.
【0030】なお、ルールライブラリ12に記憶する選
択ルール、変形ルール及び配置ルールのそれぞれを、日
本人の平均値を中間値とするルールとし、各ルールにお
いて中間値以外の出力を選択することにより、特徴量比
較手段13を用いることなく複数の顔画像データから特
徴的な情報に基づいて単一の顔画像を作成することがで
きる。Note that each of the selection rules, transformation rules, and arrangement rules stored in the rule library 12 is a rule using the average value of the Japanese as an intermediate value, and by selecting an output other than the intermediate value in each rule, A single face image can be created from a plurality of pieces of face image data based on characteristic information without using the feature amount comparison unit 13.
【0031】また、入力する顔画像データの数は2つに
限るものではなく、作成した合成顔画像において指示入
力された顔部品を、特徴量比較手段13が決定しなかっ
た方の特徴量に基づいて選択、変形及び配置された顔部
品に変えて出力するようにしてもよい。The number of face image data to be input is not limited to two, and the face part designated and input in the created composite face image is replaced with the feature amount which is not determined by the feature amount comparing means 13. Based on the selected, deformed and arranged face parts, the face parts may be output.
【0032】[0032]
【発明の効果】請求項1、2及び3に記載した発明によ
れば、入力された複数の顔画像データのそれぞれから複
数の顔部品の特徴量を抽出し、複数の顔部品のそれぞれ
について複数の顔画像データから抽出した特徴量のうち
予め定められた基準値との差または比の絶対値が最大の
特徴量に基づいて記憶手段から画像部品情報を読み出し
て単一の顔画像を作成することにより、入力された複数
の顔画像データのそれぞれにおいて特徴的な部分を集め
て単一の顔画像を作成することができ、娯楽性の高い顔
画像を作成することができる。According to the first, second and third aspects of the present invention, a feature amount of a plurality of face parts is extracted from each of a plurality of pieces of input face image data, and a plurality of feature parts are extracted for each of the plurality of face parts. The image component information is read out from the storage unit based on the feature amount having the largest difference or ratio from a predetermined reference value among the feature amounts extracted from the face image data, and a single face image is created. As a result, a unique face image can be created by collecting characteristic portions in each of the plurality of pieces of input face image data, and a highly entertaining face image can be created.
【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】上記顔部品ライブラリにおける輪郭画像及び髪
画像の記憶状態を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a storage state of a contour image and a hair image in the face part library.
【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特徴量の決定、顔部
品画像の選択、顔部品画像の変形及び配置位置の決定に
係る処理を具体的に示す図である。FIG. 5 is a diagram specifically showing processing relating to determination of a feature amount, selection of a face part image, deformation of the face part image, and determination of an arrangement position in the image creating apparatus.
【図6】上記の処理による2つの顔画像データを合成し
て単一の似顔絵を作成した例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example in which a single portrait is created by combining two face image data by the above processing.
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 13−特徴量比較手段 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-Rule library 13-Feature comparison means
Claims (3)
異なる複数の顔画像部品情報を記憶した記憶手段と、複
数の顔画像データの入力を受け付ける画像データ入力手
段と、入力された複数の顔画像データのそれぞれから複
数の顔部品の特徴量を抽出し、複数の顔部品のそれぞれ
について複数の顔画像データから抽出した特徴量のうち
予め定められた基準値との差または比の絶対値が最大の
特徴量に基づいて記憶手段から画像部品情報を読み出し
て単一の顔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。1. A storage means for storing a plurality of pieces of face image part information having different feature amounts for each of a plurality of face parts; an image data input means for receiving an input of a plurality of face image data; The feature amount of a plurality of face parts is extracted from each of the image data, and the absolute value of the difference or ratio between the feature amount extracted from the plurality of face image data and the predetermined reference value for each of the plurality of face parts is determined. A control unit for reading out the image part information from the storage unit based on the maximum feature amount to create a single face image.
異なる複数の顔画像部品情報を記憶手段に記憶してお
き、複数の顔画像データの入力を受け付け、入力された
複数の顔画像データのそれぞれから複数の顔部品の特徴
量を抽出し、複数の顔部品のそれぞれについて複数の顔
画像データから抽出した特徴量のうち予め定められた基
準値との差または比の絶対値が最大の特徴量に基づいて
記憶手段から画像部品情報を読み出して単一の顔画像を
作成することを特徴とする画像作成方法。2. A storage means for storing a plurality of pieces of face image part information having different feature amounts for each of a plurality of face parts, receiving an input of a plurality of face image data, and A feature amount of a plurality of face parts is extracted from each of the plurality of face parts, and for each of the plurality of face parts, a feature having a maximum difference or absolute value of a ratio from a predetermined reference value among feature amounts extracted from the plurality of face image data. An image creating method comprising: reading out image part information from a storage unit based on an amount to create a single face image.
理と、入力された複数の顔画像データのそれぞれから複
数の顔部品の特徴量を抽出する処理と、複数の顔部品の
それぞれについて複数の顔画像データから抽出した特徴
量のうち予め定められた基準値との差または比の絶対値
が最大の特徴量に基づいて選択した画像部品情報を用い
て単一の顔画像を作成する処理と、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。3. A process for receiving an input of a plurality of face image data, a process for extracting feature amounts of a plurality of face parts from each of the plurality of input face image data, and a plurality of face parts for each of the plurality of face parts. A process of creating a single face image using image component information selected based on a feature amount having a maximum difference or ratio from a predetermined reference value among feature amounts extracted from the face image data; and An image creation program storage medium characterized by storing a program comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9226332A JPH10240962A (en) | 1996-12-25 | 1997-08-22 | Device for preparing picture and method therefor and picture preparation program storage medium |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP34542296 | 1996-12-25 | ||
JP8-345422 | 1996-12-25 | ||
JP9226332A JPH10240962A (en) | 1996-12-25 | 1997-08-22 | Device for preparing picture and method therefor and picture preparation program storage medium |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH10240962A true JPH10240962A (en) | 1998-09-11 |
Family
ID=26527129
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9226332A Pending JPH10240962A (en) | 1996-12-25 | 1997-08-22 | Device for preparing picture and method therefor and picture preparation program storage medium |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH10240962A (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005092284A (en) * | 2003-09-12 | 2005-04-07 | Nintendo Co Ltd | Pickup image synthesizer and pickup image synthesizing program |
US7529428B2 (en) | 2003-09-25 | 2009-05-05 | Nintendo Co., Ltd. | Image processing apparatus and storage medium storing image processing program |
JP2020177615A (en) * | 2019-04-15 | 2020-10-29 | 未來市股▲ふん▼有限公司 | Method of generating 3d facial model for avatar and related device |
-
1997
- 1997-08-22 JP JP9226332A patent/JPH10240962A/en active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005092284A (en) * | 2003-09-12 | 2005-04-07 | Nintendo Co Ltd | Pickup image synthesizer and pickup image synthesizing program |
US7411612B2 (en) | 2003-09-12 | 2008-08-12 | Nintendo Co., Ltd. | Photographed image composing apparatus and a storage medium storing a photographed image composing program |
US7529428B2 (en) | 2003-09-25 | 2009-05-05 | Nintendo Co., Ltd. | Image processing apparatus and storage medium storing image processing program |
JP2020177615A (en) * | 2019-04-15 | 2020-10-29 | 未來市股▲ふん▼有限公司 | Method of generating 3d facial model for avatar and related device |
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