KR101226769B1 - Method for caricaturing of face simplification using feature point - Google Patents

Method for caricaturing of face simplification using feature point Download PDF

Info

Publication number
KR101226769B1
KR101226769B1 KR1020100104089A KR20100104089A KR101226769B1 KR 101226769 B1 KR101226769 B1 KR 101226769B1 KR 1020100104089 A KR1020100104089 A KR 1020100104089A KR 20100104089 A KR20100104089 A KR 20100104089A KR 101226769 B1 KR101226769 B1 KR 101226769B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
feature
face
center
feature points
user
Prior art date
Application number
KR1020100104089A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20120042402A (en
Inventor
김성신
김정민
정은국
Original Assignee
부산대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 부산대학교 산학협력단 filed Critical 부산대학교 산학협력단
Priority to KR1020100104089A priority Critical patent/KR101226769B1/en
Publication of KR20120042402A publication Critical patent/KR20120042402A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101226769B1 publication Critical patent/KR101226769B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/211—Selection of the most significant subset of features
    • G06F18/2111—Selection of the most significant subset of features by using evolutionary computational techniques, e.g. genetic algorithms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face

Abstract

본 발명은 특징점들의 중심 비율과 표준 얼굴 템플릿을 이용하여 표준 얼굴의 차이를 계산하는 것에 의해 객관적이고 효과적인 과장을 할 수 있도록 한 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법에 관한 것으로, 특징점을 이용해 단순화된 사용자의 얼굴에서 특징 영역의 특징점 중심과 각 거리 및 각 비율을 계산하고, 과장 정도를 계산하기 위한 템플릿에서 특징 영역의 특징점 중심과 각 거리 및 각 비율을 계산하는 단계;상기 구해진 비율들을 갖도록 상기 사용자 얼굴의 특징 영역의 특징점들의 중심을 구하는 단계;상기 계산 단계에서 각각 구해진 비율의 차이를 이용해 사용자의 얼굴의 특징점을 이동시켜 과장하는 단계;를 포함한다.The present invention relates to a caricature method for face simplification using feature points that can be objectively and effectively exaggerated by calculating the difference of standard faces using the center ratio of feature points and a standard face template. Calculating a center of the feature point and each distance and each ratio of the feature area on the face of the user, and calculating the center of the feature point and the distance and each ratio of the feature area in a template for calculating an exaggeration degree; Calculating a center of the feature points of the feature region of the face; moving and exaggerating the feature points of the face of the user using the difference of the ratios obtained in the calculation step.

Description

특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법{Method for caricaturing of face simplification using feature point}Caricature method for face simplification using feature point {Method for caricaturing of face simplification using feature point}

본 발명은 단순화된 얼굴의 캐리커처에 관한 것으로, 구체적으로 특징점들의 중심 비율과 표준 얼굴 템플릿을 이용하여 표준 얼굴의 차이를 계산하는 것에 의해 객관적이고 효과적인 과장을 할 수 있도록 한 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a caricature of a simplified face, specifically, for face simplification using a feature point that enables objective and effective exaggeration by calculating a difference between a standard face using a center ratio of feature points and a standard face template. It relates to a caricature method.

캐리커처의 개념은 라틴어의 카리카레(caricare)에서 나온, 이탈리아 어원 카리카튜라(caricatura)에 그 기원을 두고 있으며, 카리카튜라의 일반적인 의미는 "고의적으로 과장하여 닮음"으로 해석된다.The concept of caricatures originated from the Italian word caricatura, derived from the Latin caricare, and the general meaning of caricature is interpreted as "intentionally exaggerated resemblance."

이러한 과장은 16세기 말엽, 이탈리아 미술가 카라치 형제가 인물 초상화를 그릴 때에 동물의 얼굴에 사람의 몸을 끼워 맞추는 방식으로 시작되었으며, 외형적 측면에서 인간형태의 과장을 이야기하였다. This exaggeration began in the late 16th century by the Italian artist Karachi brothers, fitting the human body to the animal's face when drawing portraits.

하지만, 19세기 혁명과 20세기 전쟁의 격동기에 과장은 당시의 절대 권력에 철저히 통제된 민중의 삶과 감정을 표현하였고, 사회적인 공감대 형성에 중요한 역할을 담당했다. However, during the turmoil of the 19th and 20th centuries, the exaggeration expressed the lives and feelings of the people who were tightly controlled by the absolute power of the time and played an important role in forming social consensus.

즉, 과거에는 외형적 측면의 과장을 이야기하였다면, 현재에는 외형적 측면뿐만 아니라, 내형적 측면의 과장까지 포함하고 있다.In other words, in the past, we talked about the exaggeration of the external aspects, but now it includes the exaggeration of the internal aspects as well as the external aspects.

최근에는 멀티미디어의 비약적인 발전으로 인해 캐릭터의 이용가치가 증가되고 캐리커처의 익살, 유머, 풍자로 인해 많은 사람들이 자신만의 캐리커처를 만들고 싶어 한다.Recently, due to the rapid development of multimedia, the use value of characters is increased and caricature antics, humor and satire make many people want to make their own caricatures.

하지만, 캐리커처 작업은 전문 디자이너가 전용 프로그램을 이용하여 많은 시간과 노력을 통해 제작되므로 비용 문제와 의뢰자가 마음에 들지 않을 확률이 높은 문제가 있었다.However, the caricature work is produced by a professional designer through a lot of time and effort using a dedicated program, so there was a problem that the cost problem and the sponsor are not likely to like it.

이에, 사진을 통해 캐리커처를 자동 생성하는 방법에 관한 많은 연구가 이루어졌지만, 워핑(warping)이나 몰핑(morping) 기법을 이용하여 영상의 질이 매우 떨어지는 문제가 있었다. Thus, many researches have been made on a method of automatically generating a caricature through a photo, but there is a problem in that the quality of an image is very poor by using a warping or morphing technique.

따라서, 데이터베이스(database)에 캐릭터의 표준 정보나 수치정보를 저장해두고 이를 조합하여 캐리커처로 만드는 방법이 나왔지만, 캐릭터의 표준 정보가 미약하며 비전문가가 혹은 개인이 제작하였을 때에 사용자의 요구 충족이 어렵고 질이 떨어지는 문제가 있었다.Therefore, the method of storing the character's standard information or numerical information in a database and combining them into a caricature has emerged. However, the character's standard information is weak and it is difficult to meet the user's requirements when it is produced by a non-expert or individual. There was a problem falling.

본 발명은 이와 같은 종래 기술의 캐리커처 방법의 문제를 해결하기 위한 것으로, 특징점들의 중심 비율과 표준 얼굴 템플릿을 이용하여 표준 얼굴의 차이를 계산하는 것에 의해 객관적이고 효과적인 과장을 할 수 있도록 한 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention is to solve the problem of the prior art caricature method, using a feature point that allows an objective and effective exaggeration by calculating the difference of the standard face using the center ratio of the feature points and the standard face template Its purpose is to provide a caricature method for face simplification.

본 발명은 특징점을 이용한 얼굴 단순화 방법을 이용할 때에 만들어진 특징 정보들을 이용하여 표준 얼굴 템플릿의 특징점 혹은 다른 사람의 얼굴의 특징점을 이용해 얼굴을 자동으로 캐리커쳐화 하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.An object of the present invention is to provide a method for automatically caricature a face using feature points of a standard face template or feature points of another person's face using feature information generated when using a face simplification method using feature points.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법은 특징점들을 이용하는 얼굴 단순화 영상의 과장에 있어서, 특징점들을 이용해 단순화된 사용자의 얼굴에서 특징 영역의 전체 특징점들의 중심으로부터 각각의 특징점들까지의 각 거리 및 전체 특징점들의 중심으로부터 각각의 특징점들까지의 각 거리 차이에 따른 각 특징점들의 비율을 계산하는 제 1 단계;과장 정도를 계산하기 위한 템플릿에서 특징 영역의 전체 특징점들의 중심으로부터 각각의 특징점들까지의 각 거리 및 전체 특징점들의 중심으로부터 각각의 특징점들까지의 각 거리 차이에 따른 각 특징점들의 비율을 계산하는 제 2 단계;상기 제 1 단계와 제 2 단계에서 구해진 비율들을 갖도록 상기 사용자 얼굴의 특징 영역의 특징점들의 중심을 구하는 제 3 단계;상기 제 1 단계와 제 2 단계에서 각각 구해진 비율의 차이를 이용해 사용자의 얼굴의 특징점을 이동시켜 과장하는 제 4 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present invention, a caricature method for face simplification using feature points in the exaggeration of a face simplification image using feature points, each of which is characterized by using the feature points from the center of all the feature points of the feature area in the user's face, is simplified. A first step of calculating a ratio of each feature point according to each distance to each feature point and the distance from each feature point to a center of each feature point of the first feature; the center of all feature points of the feature region in the template for calculating the exaggeration degree Calculating a ratio of each feature point according to each distance from each feature point to the respective feature points and from the center of the entire feature points to each feature point; to have the ratios obtained in the first and second steps; Among the feature points of the feature region of the user's face A third step of obtaining a; characterized in that it comprises a; a fourth step of using the difference between each calculated ratio dramatically by the movement of the feature point of the user's face in the first step and second step.

그리고 상기 제 1 단계와 제 2 단계에서 각각의 비율을 계산하기 위하여, 과장하고자 하는 특징 영역 혹은 특징점을 사용자가 직접 선택하거나 자동으로 선택하는 것을 특징으로 한다.In order to calculate the respective ratios in the first and second stages, the user may directly select or automatically select a feature area or feature point to be exaggerated.

그리고 상기 템플릿은 성별, 나이 별로 만든 표준 템플릿을 이용하는 것을 특징으로 한다.The template is characterized by using a standard template for each gender and age.

그리고 상기 템플릿은 다른 사용자 혹은 캐릭터를 이용하는 것을 특징으로 한다.The template is characterized by using another user or character.

그리고 상기 제 3 단계에서, 사용자 얼굴의 특징 영역의 특징점들의 중심을 구하기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm) 혹은 DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches) 최적 기법을 이용하는 것을 특징으로 한다.In the third step, a genetic algorithm or a dynamic encoding algorithm for searches (DEAS) optimization technique is used to obtain the centers of the feature points of the feature region of the user's face.

그리고 상기 제 4 단계에서, 비율 차이 이외에 부가적으로 과장 정도를 조절하는 것을 특징으로 한다.And in the fourth step, in addition to the ratio difference is characterized in that for controlling the degree of exaggeration.

그리고 상기 제 1 단계는, 특징점을 이용해 사용자의 얼굴을 단순화하는 과정과, 과장을 시키고자 하는 특징 영역을 선택하는 과정과, 사용자의 얼굴안의 특징 영역의 특징점들의 중심

Figure 112012083718206-pat00060
을 계산하는 과정과,상기 구해진 중심으로부터 특징점들까지의 각 거리
Figure 112012083718206-pat00061
를 계산하는 과정과,상기 계산된 특징점까지의 각 거리를 이용하여 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00062
을 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.The first step includes a process of simplifying a user's face using feature points, selecting a feature area to exaggerate, and centering feature points of the feature area in the user's face.
Figure 112012083718206-pat00060
Calculating a distance and each distance from the obtained center to the feature points
Figure 112012083718206-pat00061
And calculating a ratio of each feature point by using each calculated distance to the feature point.
Figure 112012083718206-pat00062
It characterized in that it comprises a process of calculating.

그리고 상기 제 2 단계는, 특징점을 이용해 사용자의 얼굴을 단순화하는 과정과,과장을 시키고자 하는 특징 영역을 선택하는 과정과,사용자의 얼굴의 과장 정도를 비교할 수 있도록 표준 얼굴 혹은 다른 사람의 얼굴 템플릿을 선택하는 과정과,선택된 템플릿에서 선택된 특징 영역에 속해있는 N개의 특징점들의 중심 좌표

Figure 112012083718206-pat00063
을 계산하는 과정과,상기 구해진 중심으로부터 특징점들까지의 각 거리
Figure 112012083718206-pat00064
Figure 112012083718206-pat00065
를 계산하는 과정과,계산된 특징점까지의 각 거리를 이용하여 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00066
을 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.The second step includes a process of simplifying a user's face using feature points, selecting a feature area to exaggerate, and a face template of a standard face or another person so as to compare an exaggeration degree of the user's face. And coordinates of the centers of the N feature points belonging to the selected feature area in the selected template.
Figure 112012083718206-pat00063
Calculating a distance and each distance from the obtained center to the feature points
Figure 112012083718206-pat00064
Figure 112012083718206-pat00065
And the ratio of each feature point using each distance to the calculated feature point
Figure 112012083718206-pat00066
It characterized in that it comprises a process of calculating.

그리고 상기 제 4 단계는, 템플릿의 특징영역에서 구해진 특징점들의 비율이 반영된 사용자의 특징영역의 특징점들의 중심

Figure 112012083718206-pat00067
를 계산하는 과정과,상기 중심
Figure 112012083718206-pat00068
를 구하게 되면, 중심
Figure 112012083718206-pat00069
으로부터 사용자의 특징영역의 특징점들 간의 각 거리
Figure 112012083718206-pat00070
Figure 112012083718206-pat00071
를 계산하는 과정과,중심
Figure 112012083718206-pat00072
으로부터 사용자의 특징영역의 특징점들 간의 각 거리 차이에 따른 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00073
을 계산하는 과정과,상기 제 1 단계에서 구한 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00074
와 상기 중심
Figure 112012083718206-pat00075
으로부터 사용자의 특징영역의 특징점들 간의 각 거리 차이에 따른 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00076
의 차를 각각 구하고, 그 차이만큼 사용자의 얼굴의 특징점을 이동시켜 과장하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the fourth step, the centers of the feature points of the user's feature area reflect the ratio of the feature points obtained from the feature area of the template.
Figure 112012083718206-pat00067
And calculating the center
Figure 112012083718206-pat00068
If you find, center
Figure 112012083718206-pat00069
Distance between the feature points of the user's feature areas
Figure 112012083718206-pat00070
Figure 112012083718206-pat00071
Process of calculating
Figure 112012083718206-pat00072
Of each feature point according to the difference in distance between the feature points of the user's feature areas
Figure 112012083718206-pat00073
And calculating a ratio of each feature point obtained in the first step.
Figure 112012083718206-pat00074
Wow The center
Figure 112012083718206-pat00075
Of each feature point according to the difference in distance between the feature points of the user's feature areas
Figure 112012083718206-pat00076
Obtaining the difference of each, and characterized in that it comprises the step of moving the feature point of the user's face by the difference.

이와 같은 본 발명에 따른 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.Such a caricature method for face simplification using the feature point according to the present invention has the following effects.

첫째, 특징점들의 중심 비율과 표준 얼굴 템플릿을 이용하여 표준 얼굴의 차이를 계산함으로 객관적이고 효과적인 과장을 할 수 있다.First, objective and effective exaggeration can be made by calculating the difference between standard faces using the center ratio of feature points and the standard face template.

둘째, 특징점들의 중심 비율을 이용하여 크기가 다르거나 위치가 다르더라도 과장을 해야 하는 특징점의 정도를 효율적으로 계산할 수 있다.Second, the degree of feature points that need to be exaggerated can be efficiently calculated even if the size or location is different using the center ratio of the feature points.

셋째, 특징점을 이용하여 객관적이고 효과적인 과장을 할 수 있어 캐리커처 영상의 화질이 우수하다.Third, it is possible to exaggerate objectively and effectively using feature points, so the quality of the caricature image is excellent.

넷째, 특징점을 이용하여 객관적이고 효과적인 과장을 할 수 있어 비전문가 또는 개인이 제작을 하는 경우에도 캐리커처 영상의 화질을 보장할 수 있다.Fourth, objective and effective exaggeration can be made using the feature point, so that the quality of the caricature image can be guaranteed even when the non-professional or the individual produces.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 특징점과 특징 영역들의 이미지 구성도
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 특징점을 이용한 얼굴 단순화 결과 이미지 구성도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 과장 방법의 각 단계를 나타낸 플로우차트
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 과장 방법의 일 실시예를 위한 이미지 구성도
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 단순화와 과장 결과 이미지 구성도1 is a diagram illustrating an image configuration of feature points and feature regions for simplifying a face using feature points according to an exemplary embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of the result image of the face simplification using the feature point according to an embodiment of the present invention
3 is a flowchart showing each step of the exaggeration method according to an embodiment of the present invention.
4 is an image configuration diagram for an embodiment of an exaggeration method according to an embodiment of the present invention;
5 is a block diagram of a simplified and exaggerated result image according to an embodiment of the present invention

이하, 본 발명에 따른 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법의 바람직한 실시예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a preferred embodiment of the caricature method for face simplification using the feature point according to the present invention will be described in detail.

본 발명에 따른 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.Features and advantages of the caricature method for face simplification using the feature points according to the present invention will become apparent from the detailed description of each embodiment below.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 특징점과 특징 영역들의 이미지 구성도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 특징점을 이용한 얼굴 단순화 결과 이미지 구성도이다.FIG. 1 is a diagram illustrating an image configuration of feature points and feature regions for face simplification using feature points according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram illustrating an image simplification result image using feature points according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명은 특징점들의 중심 비율과 표준 얼굴 템플릿을 이용하여 표준 얼굴의 차이를 계산하는 것에 의해 객관적이고 효과적인 과장을 할 수 있도록 한 것이다.The present invention enables objective and effective exaggeration by calculating the difference of the standard face using the center ratio of the feature points and the standard face template.

본 발명에 따른 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법은 특징점을 이용해 단순화된 사용자의 얼굴에서 특징 영역의 특징점 중심과 각 거리, 각 비율을 계산하는 제 1 단계,과장 정도를 계산하기 위한 템플릿에서 특징 영역의 특징점 중심과 각 거리, 각 비율을 계산하는 제 2 단계, 상기 제 2 단계에서 계산된 비율을 가지는 제 1 단계의 사용자 얼굴의 특징 영역의 특징점들의 중심을 구하는 제 3 단계 및 상기 제 1 단계에서 계산된 비율과 제 3 단계에서 계산된 비율의 차이를 이용해 사용자의 얼굴의 특징점을 이동시켜 과장하는 제 4 단계로 크게 이루어진다.In the caricature method for face simplification according to the present invention, the first step of calculating the center of the feature point and the angular distance and the angular ratio of the feature area in the user's face using the feature point, the feature point of the feature area in the template for calculating the exaggeration degree A second step of calculating the center, the angular distance, and the respective ratio, a third step of obtaining the center of the feature points of the feature region of the user's face having the ratio calculated in the second step, and the calculated in the first step The difference between the ratio and the ratio calculated in the third step is a large fourth step in which the feature point of the user's face is moved and exaggerated.

여기서, 상기 제 1 단계에서 과장하고자 하는 특징 영역 혹은 특징점을 직접 선택하거나 자동으로 선택할 수 있다.Here, the feature region or feature point to be exaggerated in the first step may be directly selected or automatically selected.

그리고 상기 제 2 단계에서 템플릿은 성별, 나이 별로 만든 표준 템플릿을 이용할 수 있고, 템플릿은 다른 사용자 혹은 캐릭터를 이용할 수 있다.In the second step, the template may use a standard template for each gender and age, and the template may use another user or character.

그리고 제 3 단계에서 사용자 얼굴의 특징 영역의 특징점들의 중심을 구하기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm) 혹은 DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches) 최적 기법을 이용한다.In the third step, a genetic algorithm or a dynamic encoding algorithm for searches (DEAS) optimization technique is used to obtain the centers of the feature points of the feature region of the user's face.

그리고 제 4 단계에서 계산된 과장 정도를 나타내는 비율 차에 부가적인 과장 정도를 조절할 수 있다.The degree of exaggeration may be adjusted in addition to the ratio difference representing the degree of exaggeration calculated in the fourth step.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 특징점을 이용해 얼굴을 단순화하기 위한 특징점을 나타낸 것이고, 도 2는 특징 영역들의 이미지를 나타낸 것이다.1 illustrates feature points for simplifying a face using feature points according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 illustrates images of feature areas.

특징점을 이용한 얼굴의 단순화는 기본적으로 얼굴의 특징 영역(2)별 특징점(1)들을 이용하고, 특징 영역(2)들은 얼굴(11)과 귀(12), 목(13), 눈썹(14), 눈(15), 코(16), 입(17), 머리(18), 액세서리(19)로 나눠진다.The simplification of the face using the feature points basically uses the feature points 1 for each feature region 2 of the face, and the feature regions 2 are the face 11, the ear 12, the neck 13, and the eyebrows 14. , Eyes 15, nose 16, mouth 17, head 18, and accessories 19.

이하에서 본 발명에 따른 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법의 구체적인 실시예를 설명한다.Hereinafter, specific embodiments of the caricature method for simplifying the face according to the present invention will be described.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 과장 방법의 각 단계를 나타낸 플로우차트이다.3 is a flowchart showing each step of the exaggeration method according to an embodiment of the present invention.

그리고 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 과장 방법의 일 실시예를 위한 이미지 구성도이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 단순화와 과장 결과 이미지 구성도이다.4 is an image configuration diagram for an embodiment of the exaggeration method according to an embodiment of the present invention, Figure 5 is a configuration diagram of the simplified and exaggerated result image according to an embodiment of the present invention.

도 4에서 첫번째 이미지는 사용자 얼굴(201)을 나타낸 것으로, 각 부분은 특징 영역(202),특징점(203),특징점 중심(204),특징 영역의 가장자리에서 특징점 중심까지의 거리(205)이다.In FIG. 4, the first image shows the user's face 201, each of which is a feature area 202, a feature point 203, a feature point center 204, and a distance 205 from the edge of the feature area to the center of the feature point.

그리고 두번째 이미지는 템플릿 얼굴(211)을 나타낸 것으로, 각 부분은 특징 영역(212),특징점(213),특징점 중심(214),특징 영역의 가장자리에서의 특징점 중심까지의 거리(215)이다.The second image shows the template face 211, where each portion is a feature area 212, a feature point 213, a feature point center 214, and a distance 215 from the edge of the feature area to the feature point center.

그리고 세번째 이미지는 본 발명에 따른 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법에 의해 구해진 얼굴 이미지로, 특징점(203),특징점 중심(204),산출된 중심(221),산출된 거리(222),특징점들의 비율 차이(223)를 나타낸다.And the third image is a face image obtained by the caricature method for face simplification according to the present invention, the feature point 203, the feature center 204, the calculated center 221, the calculated distance 222, the ratio difference of the feature points (223) is shown.

먼저, 특징점을 이용해 사용자의 얼굴을 단순화하고(S301), 과장을 시키고자하는 특징 영역을 선택한다.(S302)First, the user's face is simplified using the feature points (S301), and a feature region to be exaggerated is selected (S302).

이때, 사용자의 얼굴(201)의 얼굴 영역의 아랫부분을 특징 영역(202)으로 선택했다고 가정한다.In this case, it is assumed that the lower portion of the face area of the user's face 201 is selected as the feature area 202.

다음으로 사용자의 얼굴(210)을 중심으로 특징점들의 비율을 계산하는 과정(S307 ~ S309)과 표준 얼굴 템플릿 또는 다른 사람의 얼굴을 중심으로 특징점들의 비율을 계산하는 과정(S304 ~ S306)을 진행한다.Next, a process of calculating the ratio of the feature points around the user's face 210 (S307 to S309) and a process of calculating the ratio of the feature points around the standard face template or the face of another person (S304 to S306) are performed. .

먼저, 표준 얼굴 템플릿 또는 다른 사람의 얼굴을 중심으로 특징점들의 비율을 계산하는 과정음 다음과 같다.First, the process of calculating the ratio of the feature points around the standard face template or the face of another person is as follows.

사용자의 얼굴(201)의 과장 정도를 비교할 수 있도록 표준 얼굴 혹은 다른 사람의 얼굴 템플릿(211)을 선택한다.(S303)A standard face or another person's face template 211 is selected to compare the exaggeration degree of the user's face 201 (S303).

즉, 다른 사람의 얼굴 템플릿(211)을 선택하여 그 것의 특징영역(212)을 이용한다고 가정한다.In other words, it is assumed that the face template 211 of another person is selected and its feature area 212 is used.

다음으로, 선택된 템플릿(211)에서 선택된 특징 영역(212)에 속해있는 N개의 특징점(213)들의 중심 좌표

Figure 112010068909951-pat00015
을 계산하고(S304), 구해진 중심(214)으로부터 특징점(213)들까지의 각 거리(215)
Figure 112010068909951-pat00016
Figure 112010068909951-pat00017
를 계산하며(S305), 계산된 특징점(213)까지의 각 거리(215)를 이용하여 수학식 1과 같이 각 특징점들의 비율
Figure 112010068909951-pat00018
을 계산한다.(S306)Next, center coordinates of the N feature points 213 belonging to the selected feature area 212 in the selected template 211.
Figure 112010068909951-pat00015
(S304), each distance 215 from the obtained center 214 to the feature points (213)
Figure 112010068909951-pat00016
Figure 112010068909951-pat00017
(S305), and the ratio of each feature point as shown in Equation 1 using the calculated distance 215 to the feature point 213.
Figure 112010068909951-pat00018
(S306)

Figure 112010068909951-pat00019
Figure 112010068909951-pat00019

그리고 사용자의 얼굴(201)을 중심으로 특징점들의 비율을 계산하는 과정은 다음과 같다.The process of calculating the ratio of the feature points around the user's face 201 is as follows.

사용자의 얼굴(201) 안에 특징 영역(202)의 특징점(203)들의 중심(204)

Figure 112010068909951-pat00020
을 계산하고(S307) 구해진 중심(204)으로부터 특징점(213)들까지의 각 거리(205)
Figure 112010068909951-pat00021
를 계산하며(S308), 계산된 특징점(203)까지의 각 거리(205)를 이용하여 수학식 1과 유사하게 각 특징점들의 비율
Figure 112010068909951-pat00022
을 계산한다.(S309)Center 204 of feature points 203 of feature region 202 in user's face 201
Figure 112010068909951-pat00020
(S307) and the distance 205 from the obtained center 204 to the feature points 213
Figure 112010068909951-pat00021
(S308) and using the calculated distance 205 to the feature point 203, the ratio of each feature point similarly to Equation 1
Figure 112010068909951-pat00022
Calculate (S309).

다음으로, 템플릿(211)의 특징영역(212)에서 구해진 특징점(213)들의 비율과 사용자(201)의 특징영역(202)의 특징점(203)을 이용하여 최적 기법을 통해 중심(221)

Figure 112010068909951-pat00023
를 계산한다.(S310)Next, using the ratio of the feature points 213 obtained from the feature region 212 of the template 211 and the feature point 203 of the feature region 202 of the user 201, the center 221 is optimized through an optimal technique.
Figure 112010068909951-pat00023
Calculate (S310).

이때, 특징점(203)들의 중심(221)이 가질 수 있는 각 특징점(203)으로부터의 거리(222)는 수학식 2의 결과와 같아진다.In this case, the distance 222 from each feature point 203 that the center 221 of the feature points 203 may have is the same as the result of Equation 2.

Figure 112010068909951-pat00024
Figure 112010068909951-pat00024

즉, 특징점(203)들의 중심(221)을 구하기 어려우므로 유전자 알고리즘과 같은 최적 기법을 통해 해를 구해 중심(221)을 구한다.That is, since it is difficult to obtain the center 221 of the feature points 203, the center 221 is obtained by obtaining a solution through an optimal technique such as a genetic algorithm.

중심

Figure 112010068909951-pat00025
를 구하게 되면, 각 특징점(203)들과의 거리
Figure 112010068909951-pat00026
Figure 112010068909951-pat00027
를 계산하고(S311), 다시 수학식 1과 유사하게 각 특징점(203)들의 비율
Figure 112010068909951-pat00028
을 계산한다.(S312)center
Figure 112010068909951-pat00025
If is obtained, the distance from each feature point (203)
Figure 112010068909951-pat00026
Figure 112010068909951-pat00027
(S311) and again, the ratio of each feature point 203 similarly to Equation 1
Figure 112010068909951-pat00028
Calculate (S312).

다음으로, 상기 단계들에서 구해진 각 특징점들의 비율

Figure 112010068909951-pat00029
와
Figure 112010068909951-pat00030
차(223)를 각각 구하고(S313), 그 차이만큼 각 특징점들을 이동하여 과장한다.(S314)Next, the ratio of each feature point obtained in the above steps
Figure 112010068909951-pat00029
Wow
Figure 112010068909951-pat00030
The differences 223 are obtained (S313), and the feature points are exaggerated by the difference (S314).

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 단순화와 과장의 결과를 보여주는 이미지를 나타낸 것이다.Figure 5 shows an image showing the result of the simplification and exaggeration according to an embodiment of the present invention.

첫 번째 이미지에서는 눈과 코를 과장한 것이고, 두 번째는 입과 턱, 세 번째는 눈썹과 눈, 입을 과장하고 마지막은 턱과 입을 과장한 결과를 보인다.In the first image, the eyes and nose are exaggerated, the second is the mouth and chin, the third is the eyebrows, eyes and mouth, and the last is the result of exaggerating the chin and mouth.

이와 같은 본 발명에 따른 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법은 특징점들의 중심 비율과 표준 얼굴 템플릿을 이용하여 표준 얼굴의 차이를 계산하는 것에 의해 객관적이고 효과적인 과장을 할 수 있도록 한 것이다.Such a caricature method for face simplification using the feature points according to the present invention is to enable an objective and effective exaggeration by calculating the difference between the standard face using the center ratio of the feature points and the standard face template.

이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be understood that the present invention is implemented in a modified form without departing from the essential features of the present invention as described above.

그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.It is therefore to be understood that the specified embodiments are to be considered in an illustrative rather than a restrictive sense and that the scope of the invention is indicated by the appended claims rather than by the foregoing description and that all such differences falling within the scope of equivalents thereof are intended to be embraced therein It should be interpreted.

201. 사용자 얼굴 202. 특징 영역
203. 특징점 204. 특징 중심
205. 특징점 거리201. User Faces 202. Feature Areas
203. Feature Points 204. Feature Center
205. Feature Point Distance

Claims (9)

특징점들을 이용하는 얼굴 단순화 영상의 과장에 있어서,
특징점들을 이용해 단순화된 사용자의 얼굴에서 특징 영역의 전체 특징점들의 중심으로부터 각각의 특징점들까지의 각 거리 및 전체 특징점들의 중심으로부터 각각의 특징점들까지의 각 거리 차이에 따른 각 특징점들의 비율을 계산하는 제 1 단계;
과장 정도를 계산하기 위한 템플릿에서 특징 영역의 전체 특징점들의 중심으로부터 각각의 특징점들까지의 각 거리 및 전체 특징점들의 중심으로부터 각각의 특징점들까지의 각 거리 차이에 따른 각 특징점들의 비율을 계산하는 제 2 단계;
상기 제 1 단계와 제 2 단계에서 구해진 비율들을 갖도록 상기 사용자 얼굴의 특징 영역의 특징점들의 중심을 구하는 제 3 단계;
상기 제 1 단계와 제 2 단계에서 각각 구해진 비율의 차이를 이용해 사용자의 얼굴의 특징점을 이동시켜 과장하는 제 4 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법.In the exaggeration of the face simplification image using the feature points,
The feature points are used to calculate the ratio of each feature point according to each distance from the center of all feature points of the feature area to each feature point and the distance from the center of the feature points to each feature point in the simplified user's face. Stage 1;
A second step of calculating a ratio of each feature point according to each distance from the center of all the feature points of the feature region to each feature point and the distance from the center of the feature points to each feature point in the template for calculating the exaggeration degree; step;
Obtaining a center of the feature points of the feature region of the user's face to have the ratios obtained in the first and second steps;
And a fourth step of moving and exaggerating the feature points of the user's face using the difference of the ratios obtained in the first and second steps, respectively. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계와 제 2 단계에서 각각의 비율을 계산하기 위하여,
과장하고자 하는 특징 영역 혹은 특징점을 사용자가 직접 선택하거나 자동으로 선택하는 것을 특징으로 하는 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법.The method of claim 1, wherein for calculating the respective ratios in the first and second steps,
Caricature method for face simplification using a feature point characterized in that the user directly selects or automatically select a feature area or feature point to be exaggerated. 제 1 항에 있어서, 상기 템플릿은 성별, 나이 별로 만든 표준 템플릿을 이용하는 것을 특징으로 하는 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법.The method of claim 1, wherein the template is a caricature method for face simplification using a feature point, characterized in that for using a standard template created for each gender, age. 제 1 항에 있어서, 상기 템플릿은 다른 사용자 혹은 캐릭터를 이용하는 것을 특징으로 하는 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법.The caricature method of claim 1, wherein the template uses another user or a character. 제 1 항에 있어서, 상기 제 3 단계에서,
사용자 얼굴의 특징 영역의 특징점들의 중심을 구하기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm) 혹은 DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches) 최적 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법.The method of claim 1, wherein in the third step,
A caricature method for face simplification using feature points, which comprises using a genetic algorithm or a dynamic encoding algorithm for searches (DEAS) optimization to obtain the centers of feature points of a feature region of a user's face. 제 1 항에 있어서, 상기 제 4 단계에서,
비율 차이 이외에 부가적으로 과장 정도를 조절하는 것을 특징으로 하는 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법.The method according to claim 1, wherein, in the fourth step,
Caricature method for the face simplification using a feature point characterized in that it controls the degree of exaggeration in addition to the ratio difference. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계는,
특징점을 이용해 사용자의 얼굴을 단순화하는 과정과,
과장을 시키고자 하는 특징 영역을 선택하는 과정과,
사용자의 얼굴안의 특징 영역의 특징점들의 중심
Figure 112012083718206-pat00031
을 계산하는 과정과,
상기 구해진 중심으로부터 특징점들까지의 각 거리
Figure 112012083718206-pat00032
를 계산하는 과정과,
상기 계산된 특징점까지의 각 거리를 이용하여 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00033
을 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법.The method of claim 1, wherein the first step,
Using feature points to simplify the user's face,
Selecting feature areas to exaggerate,
Center of feature points in feature area in user's face
Figure 112012083718206-pat00031
And the process of calculating
Each distance from the obtained center to the feature points
Figure 112012083718206-pat00032
And the process of calculating
Proportion of each feature point using each calculated distance to the feature point
Figure 112012083718206-pat00033
Caricature method for a face simplification using a feature point characterized in that it comprises the step of calculating a. 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 단계는,
특징점을 이용해 사용자의 얼굴을 단순화하는 과정과,
과장을 시키고자 하는 특징 영역을 선택하는 과정과,
사용자의 얼굴의 과장 정도를 비교할 수 있도록 표준 얼굴 혹은 다른 사람의 얼굴 템플릿을 선택하는 과정과,
선택된 템플릿에서 선택된 특징 영역에 속해있는 N개의 특징점들의 중심 좌표
Figure 112012083718206-pat00034
을 계산하는 과정과,
상기 구해진 중심으로부터 특징점들까지의 각 거리
Figure 112012083718206-pat00035
Figure 112012083718206-pat00036
를 계산하는 과정과,
계산된 특징점까지의 각 거리를 이용하여 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00037
을 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법.The method of claim 1, wherein the second step,
Using feature points to simplify the user's face,
Selecting feature areas to exaggerate,
Selecting a standard face or another person's face template to compare the exaggeration of the user's face,
Center coordinates of N feature points belonging to the selected feature region in the selected template
Figure 112012083718206-pat00034
And the process of calculating
Each distance from the obtained center to the feature points
Figure 112012083718206-pat00035
Figure 112012083718206-pat00036
And the process of calculating
The ratio of each feature point using each distance to the calculated feature point
Figure 112012083718206-pat00037
Caricature method for a face simplification using a feature point characterized in that it comprises the step of calculating a. 제 1 항에 있어서, 상기 제 4 단계는,
템플릿의 특징영역에서 구해진 특징점들의 비율이 반영된 사용자의 특징영역의 특징점들의 중심
Figure 112012083718206-pat00050
를 계산하는 과정과,
상기 중심
Figure 112012083718206-pat00051
를 구하게 되면, 중심
Figure 112012083718206-pat00052
으로부터 사용자의 특징영역의 특징점들 간의 각 거리
Figure 112012083718206-pat00053
Figure 112012083718206-pat00054
를 계산하는 과정과,
중심
Figure 112012083718206-pat00055
으로부터 사용자의 특징영역의 특징점들 간의 각 거리 차이에 따른 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00056
을 계산하는 과정과,
상기 제 1 단계에서 구한 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00057
와 상기 중심
Figure 112012083718206-pat00058
으로부터 사용자의 특징영역의 특징점들 간의 각 거리 차이에 따른 각 특징점들의 비율
Figure 112012083718206-pat00059
의 차를 각각 구하고, 그 차이만큼 사용자의 얼굴의 특징점을 이동시켜 과장하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 특징점을 이용한 얼굴 단순화를 위한 캐리커처 방법.

The method of claim 1, wherein the fourth step,
Center of the feature points of the user's feature area reflecting the ratio of the feature points obtained from the feature area of the template
Figure 112012083718206-pat00050
And the process of calculating
The center
Figure 112012083718206-pat00051
If you find, center
Figure 112012083718206-pat00052
Distance between the feature points of the user's feature areas
Figure 112012083718206-pat00053
Figure 112012083718206-pat00054
And the process of calculating
center
Figure 112012083718206-pat00055
Of each feature point according to the difference in distance between the feature points of the user's feature areas
Figure 112012083718206-pat00056
And the process of calculating
Ratio of each feature point obtained in the first step
Figure 112012083718206-pat00057
Wow The center
Figure 112012083718206-pat00058
Of each feature point according to the difference in distance between the feature points of the user's feature areas
Figure 112012083718206-pat00059
Caricature method for a face simplification using a feature point comprising the step of obtaining the difference of each, and moving the feature point of the user's face by the difference.

KR1020100104089A 2010-10-25 2010-10-25 Method for caricaturing of face simplification using feature point KR101226769B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100104089A KR101226769B1 (en) 2010-10-25 2010-10-25 Method for caricaturing of face simplification using feature point

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100104089A KR101226769B1 (en) 2010-10-25 2010-10-25 Method for caricaturing of face simplification using feature point

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20120042402A KR20120042402A (en) 2012-05-03
KR101226769B1 true KR101226769B1 (en) 2013-01-28

Family

ID=46263166

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100104089A KR101226769B1 (en) 2010-10-25 2010-10-25 Method for caricaturing of face simplification using feature point

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101226769B1 (en)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102194477B1 (en) * 2018-05-31 2020-12-23 이충훈 Device of generating animation character and Method thereof
KR102194479B1 (en) * 2018-05-31 2020-12-23 이충훈 Device of generating animation character and Method thereof
KR102194480B1 (en) * 2018-05-31 2020-12-23 이충훈 Device of generating animation character and Method thereof
KR102358145B1 (en) * 2020-05-13 2022-02-04 주식회사 뉴에이지원 Method for transforming child's face using standard image generation

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050033762A (en) * 2003-10-07 2005-04-13 골드피처 주식회사 Automatic caricature forming apparatus and the service method thereof
KR20090007909A (en) * 2007-07-16 2009-01-21 연세대학교 산학협력단 Method and apparatus for creating caricature video

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050033762A (en) * 2003-10-07 2005-04-13 골드피처 주식회사 Automatic caricature forming apparatus and the service method thereof
KR20090007909A (en) * 2007-07-16 2009-01-21 연세대학교 산학협력단 Method and apparatus for creating caricature video

Also Published As

Publication number Publication date
KR20120042402A (en) 2012-05-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11321385B2 (en) Visualization of image themes based on image content
US10049477B1 (en) Computer-assisted text and visual styling for images
US20180157901A1 (en) Method and system for incorporating contextual and emotional visualization into electronic communications
Xu et al. A practical and configurable lip sync method for games
CN110390632B (en) Image processing method and device based on dressing template, storage medium and terminal
KR101226769B1 (en) Method for caricaturing of face simplification using feature point
CN110021061A (en) Collocation model building method, dress ornament recommended method, device, medium and terminal
CN106249885B (en) A kind of adjustment method of equipment and device, virtual reality device of virtual reality device
KR20160041570A (en) Apparatus and method for generating montage, recording medium for performing the method
WO2014181380A1 (en) Information processing device and application execution method
CN110457103A (en) Head portrait creates user interface
CN104331564B (en) Adorn guidance method and terminal device based on terminal device
CN107798726B (en) Method and device for manufacturing three-dimensional cartoon
JP2021068404A (en) Facial expression generation system for avatar and facial expression generation method for avatar
CN104680574A (en) Method for automatically generating 3D face according to photo
JP7238963B2 (en) Information processing device, search method, and program
CN110046020A (en) Head portrait creates user interface
CN110473276A (en) A kind of high efficiency three-dimensional cartoon production method
KR20230134832A (en) A Method For Creating realistic shape Model
CN115239549B (en) Intelligent generation method of facial photo exaggeration cartoon with editable expression
US20220197456A1 (en) Messaging system for resurfacing content items
Friedman Do Supermodels Age, or Just Get Airbrushed?
CN113010955B (en) Curtain wall model generation method and system and storage medium
KR20120099998A (en) The system for providing information about facial diagnosis and imaginary face of next generation, based on the golden ratio in the face on smartphone application
Friedman Do Supermodels Age, or Get Airbrushed Instead?

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160105

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170103

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee