KR102143826B1 - 자동화된 아바타 생성 - Google Patents

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KR102143826B1
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막심 구사로프
이고르 쿠드리아쇼프
발레리 필레프
세르게이 코트쿠르
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Abstract

클라이언트 디바이스에 의한 이미지 세그먼트화를 이용하여 얼굴 표현을 생성하기 위한 시스템, 디바이스, 매체 및 방법이 제시된다. 시스템 및 방법은, 얼굴을 묘사하는 이미지를 수신하고, 이미지 내의 얼굴의 적어도 일부를 검출하며, 얼굴의 일부 내의 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별한다. 시스템 및 방법은, 얼굴의 일부를 검출하는 것에 응답하여 얼굴의 일부를 나타내는 하나 이상의 특성을 결정한다. 하나 이상의 특성 및 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여, 시스템 및 방법은 얼굴의 표현을 생성한다.

Description

자동화된 아바타 생성
본 PCT 출원은, 그 전체내용이 참조로 본 명세서에 포함되는 발명의 명칭이 "AUTOMATED AVATAR GENERATION"인 2016년 3월 31일 출원된 미국 특허 출원번호 제15/086,749호의 우선권을 주장한다.
본 개시내용의 실시예들은 대체로 이미지의 처리를 자동화하는 것에 관한 것이다. 제한으로서가 아니라, 더 구체적으로는, 본 개시내용은 한 세트의 이미지 내에 묘사된 얼굴의 표현을 생성하기 위한 시스템 및 방법을 다룬다.
통신 애플리케이션 및 디바이스는, 텍스트, 이미지, 사운드 녹음, 및/또는 비디오 녹화 등의 다양한 매체를 이용하여 복수의 사용자들 사이에서 통신을 제공할 수 있다. 예를 들어, 화상 회의는, 2명 이상의 개인이 소프트웨어 애플리케이션, 통신 디바이스, 및 통신 네트워크의 조합을 이용하여 서로 통신하는 것을 허용한다. 통신 디바이스는 또한, 비디오 스트림을 녹화하여 통신 네트워크를 통해 메시지로 전송할 수 있다.
현재, 통신 또는 식별 목적으로 이용되는 아바타는 전적으로 사용자 선택에 의해 종종 생성된다. 일부 자동화를 이용하여 생성된 아바타는 종종, 아바타를 완성하기 위해 미리결정된 정합 동작을 위한 기저 베이스라인으로서의 초기 요소들의 사용자 선택에 의존한다.
첨부된 도면들 중 다양한 도면들은 본 개시내용의 예시적인 실시예를 나타낼 뿐이고 그 범위를 제한하는 것으로서 간주되어서는 안 된다.
도 1은 일부 예시적인 실시예에 따른 네트워킹된 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 일부 예시적 실시예에 따른 아바타 생성 시스템을 나타내는 도면이다.
도 3은 일부 예시적인 실시예에 따른, 이미지의 일부의 표현을 생성하기 위해 이미지를 세그먼트화하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 일부 예시적인 실시예에 따른, 이미지의 일부의 표현을 생성하기 위해 이미지를 세그먼트화하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 일부 예시적인 실시예에 따른, 이미지의 일부의 표현을 생성하기 위해 이미지를 세그먼트화하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 일부 예시적인 실시예에 따른, 이미지의 일부의 표현을 생성하기 위해 이미지를 세그먼트화하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 일부 예시적인 실시예에 따른, 이미지의 일부의 표현을 생성하기 위해 이미지를 세그먼트화하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 일부 예시적인 실시예에 따른, 예시적인 모바일 디바이스 및 모바일 운영 체제 인터페이스를 도시한 사용자 인터페이스 도면이다.
도 8은 일부 예시적인 실시예에 따른, 머신 상에 설치될 수 있는 소프트웨어 아키텍처의 예를 나타내는 블록도이다.
도 10은 예시적인 실시예에 따른, 머신으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법들 중 임의의 것을 수행하게 하기 위한 명령어 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템의 형태의 머신의 개략적 표현을 도시하는 블록도이다.
여기서 제공된 서두는 단지 편의를 위한 것이며 사용된 용어들의 범위 또는 의미에 반드시 영향을 주는 것은 아니다.
이하의 설명은 본 개시내용의 실시예들을 나타내는 시스템, 방법, 기술, 명령어 시퀀스, 및 컴퓨팅 머신 프로그램 제품을 포함한다. 이하의 설명에서, 설명의 목적을 위해, 많은 구체적인 상세사항이 본 발명의 주제의 다양한 실시예에 대한 이해를 제공하기 위해 개시된다. 그러나, 본 기술분야의 통상의 기술자에게는, 본 발명의 주제의 실시예들은 이러한 구체적인 상세사항 없이도 실시될 수 있다는 것이 명백할 것이다. 일반적으로, 널리 공지된 명령어 인스턴스, 프로토콜, 구조 및 기술은 반드시 상세하게 도시되지는 않는다.
이미지 내에 아바타 또는 얼굴의 표현을 생성하는 방법들이 존재하지만, 이들 방법들의 대부분은 생성된 아바타 또는 얼굴의 표현을 위한 기초로서 얼굴 인식 또는 얼굴 랜드마크(facial landmark)를 이용하지 않는다. 종종, 아바타 또는 얼굴 표현을 생성하기 위해 머신에 의해 이미지가 이용되는 경우, 머신은 이미지 내에 묘사된 얼굴을 근사화하기 위해 한 세트의 템플릿들로부터만 선택한다. 또한, 이미지로부터 머신 생성된 얼굴 표현은 종종 계산 집약적이며, 얼굴 표현을 생성하기 위해 생성 프로세스 이전, 도중 및 이후에 사용자 입력 및 선택을 여전히 요구한다. 따라서, 사용자 상호작용없이 또는 최소한의 사용자 상호작용으로 아바타 및 얼굴 표현의 생성을 향상시킬 필요가 본 기술분야에 여전히 있다. 또한, 얼굴로부터 도출된 얼굴 랜드마크 및 얼굴 랜드마크에 기초하여 생성된 측정치를 이용하여 이미지 내에 묘사된 얼굴의 합당한 모사인 양식화된(예를 들어, 애니메이션 및 만화 이미지) 아바타의 생성을 향상시킬 필요가 여전히 존재한다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 초기 선택의 단일 사용자 상호작용을 이용하여 이미지 내에 묘사된 얼굴의 얼굴 랜드마크에 기초하여 얼굴 표현 또는 아바타를 생성하기 위한 방법 및 시스템이 제시된다.
본 개시내용의 실시예들은 대체로 자동화된 이미지 세그먼트화 및 세그먼트화된 이미지에 기초한 얼굴 표현의 생성에 관한 것이다. 일 실시예에서, 클라이언트 디바이스의 사용자는 클라이언트 디바이스에서 동작하는 애플리케이션을 오픈할 수 있다. 사용자에 의한 사용자 인터페이스 요소의 선택은 클라이언트 디바이스의 카메라를 이용한 이미지의 캡처를 야기한다. 그 다음, 사용자는 애플리케이션 내에서 "아바타 생성" 버튼을 선택하여 애플리케이션으로 하여금 캡처된 이미지를 이용하여 아바타를 구축하게 할 수 있다. 애플리케이션은, 얼굴 랜드마크, 얼굴 랜드마크들 사이의 측정치, 및 얼굴의 특성을 식별하여 얼굴의 이미지와 비율에 기초하여 유사한 아바타를 생성할 수 있다. 아바타를 생성한 후, 애플리케이션은, 사용자가 아바타를 저장하고, 아바타를 조작 또는 맞춤화하며, 또 다른 아바타를 생성하고, 아바타를 이용하여 추가적인 그래픽을 생성할 수 있게 하는 버튼을 프리젠팅할 수 있다. 추가적인 그래픽은, 클라이언트 디바이스들 사이의 메시지 또는 기타의 통신에 그래픽을 포함시킴으로써 다른 사용자들과 공유될 수 있는, 디지털 스티커, 이모지(emoji), 애니메이션 비트맵 이미지(animated bitmap image), 및 기타의 그래픽을 포함할 수 있다.
상기의 내용은 하나의 구체적인 예이다. 본 개시내용의 다양한 실시예들은 비디오 스트림이 캡처되고 있는 동안 디바이스에 의해 또 다른 디바이스에 전송되는 이미지 또는 비디오 스트림을 수정(예를 들어, 실시간으로 비디오 스트림을 수정)하기 위한 디바이스들 및 한 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의한 명령어들에 관한 것이다. 이미지 내의 또는 비디오 스트림에 걸친 그리고 비디오 스트림을 포함하는 한 세트의 이미지를 통해, 관심 대상 및 영역을 식별하고 추적하는 아바타 생성 시스템이 설명된다. 다양한 예시적인 실시예에서, 아바타 생성 시스템은, 비디오 스트림 또는 이미지 내에 묘사된 하나 이상의 얼굴 특징(facial feature)을 식별하고 추적하며, 하나 이상의 얼굴 특징 및 2개 이상의 얼굴 특징들 사이의 상호관계에 관하여 이미지 인식, 얼굴 인식, 및 얼굴 처리 기능을 수행한다.
도 1은 일 실시예에 따른, 네트워크를 통해 데이터를 교환하도록 구성된 클라이언트-서버 아키텍처를 갖는 네트워크 시스템(100)을 도시하는 네트워크 도면이다. 예를 들어, 네트워크 시스템(100)은 클라이언트들이 네트워크 시스템(100) 내에서 통신하고 데이터를 교환하는 메시징 시스템일 수 있다. 데이터는 네트워크 시스템(100) 및 그 사용자들과 연관된 다양한 기능(예를 들어, 텍스트 및 미디어 통신신호의 전송 및 수신, 지리위치의 결정 등) 및 양태(예를 들어, 통신 데이터의 전송, 통신 세션의 표시의 수신 및 전송 등)에 관련될 수 있다. 여기서는 클라이언트-서버 아키텍처로 예시되었지만, 다른 실시예들은 피어-투-피어 또는 분산 네트워크 환경 등의 다른 네트워크 아키텍처를 포함할 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 네트워크 시스템(100)은 소셜 메시징 시스템(130)을 포함한다. 소셜 메시징 시스템(130)은 일반적으로, 인터페이스 계층(124), 애플리케이션 로직 계층(126), 및 데이터 계층(128)으로 구성된 3-계층 아키텍처에 기초한다. 관련된 컴퓨터 및 인터넷 관련 분야의 통상의 기술자에 의해 이해되는 바와 같이, 도 1에 도시된 각각의 컴포넌트 또는 엔진은, 명령어들을 실행하고, 하드웨어-구현된 컴포넌트 또는 엔진을 형성하며, 명령어들의 실행시, 특정한 세트의 기능들을 실행하도록 구성된 특별 목적 머신으로 작용하기 위한 한 세트의 실행가능한 소프트웨어 명령어들 및 대응하는 하드웨어(예를 들어, 메모리 및 프로세서)를 나타낸다. 불필요한 상세사항으로 본 발명의 주제를 모호하게 하는 것을 피하기 위해, 본 발명의 주제에 대한 이해를 전달하는 것과 밀접하지 않은 다양한 기능 컴포넌트들 및 엔진은 도 1에서 생략되었다. 물론, 본 명세서에서 구체적으로 설명되지 않은 추가적인 기능을 가능하게 하기 위해, 도 1에 나타낸 것 등의 추가적인 기능 컴포넌트 및 엔진이 소셜 메시징 시스템과 함께 이용될 수 있다. 또한, 도 1에 도시된 다양한 기능 컴포넌트들 및 엔진들은 단일의 서버 컴퓨터 또는 클라이언트 디바이스 상에 존재하거나, 다양한 배열로 수 개의 서버 컴퓨터들 또는 클라이언트 디바이스들에 걸쳐 분산될 수 있다. 또한, 소셜 메시징 시스템(130)이 도 1에서는 3-계층 아키텍처로서 도시되어 있지만, 본 발명의 주제는 결코 이러한 아키텍처로 제한되지 않는다.
도 1에 도시된 바와 같이, 인터페이스 계층(124)은, 클라이언트 애플리케이션(들)(112)을 실행하는 클라이언트 디바이스(110) 및 제3자 애플리케이션(들)(122)을 실행하는 제3자 서버(120) 등의, 다양한 클라이언트 컴퓨팅 디바이스 및 서버로부터 요청을 수신하는 인터페이스 컴포넌트(예를 들어, 웹 서버)(140)로 구성된다. 수신된 요청에 응답하여, 인터페이스 컴포넌트(140)는 적절한 응답을 네트워크(104)를 통해 요청 디바이스들에 전달한다. 예를 들어, 인터페이스 컴포넌트(140)는 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 요청, 또는 기타의 웹 기반 API(Application Programming Interface) 요청 등의 요청을 수신할 수 있다.
클라이언트 디바이스(110)는, 다양한 모바일 컴퓨팅 디바이스들 중 임의의 것 및 모바일-특정 운영 체제(예를 들어, IOS™, ANDROID™, WINDOWS® PHONE)를 포함하는 특정한 플랫폼을 위해 개발된 종래의 웹 브라우저 애플리케이션 또는 애플리케이션들(또한 "앱"이라고도 함)을 실행할 수 있다. 또한, 일부 예시적인 실시예에서, 클라이언트 디바이스(110)는, 아바타 생성 시스템(160)의 컴포넌트들이 아바타 생성 시스템(160)의 동작들에 관한 특정한 세트의 기능들을 수행하게끔 클라이언트 디바이스(110)를 구성하도록 아바타 생성 시스템(160)의 전부 또는 일부를 형성한다.
한 예에서, 클라이언트 디바이스(110)는 클라이언트 애플리케이션(들)(112)을 실행하고 있다. 클라이언트 애플리케이션(들)(112)은, 사용자(106)에게 정보를 프리젠팅하고 네트워크(104)를 통해 전달하여 소셜 메시징 시스템(130)과 정보를 교환하는 기능을 제공할 수 있다. 또한, 일부 예에서, 클라이언트 디바이스(110)는 아바타 생성 시스템(160)의 기능을 실행하여 비디오 스트림의 캡처 동안에 비디오 스트림의 이미지들을 세그먼트화하고 (예를 들어, 비디오 스트림의 세그먼트화된 이미지들에 기초하여 수정된 이미지 데이터와 함께) 비디오 스트림을 전송한다.
클라이언트 디바이스(110)들 각각은, 적어도 디스플레이, 및 소셜 메시징 시스템(130), 다른 클라이언트 디바이스들, 및 제3자 서버(120)에 액세스하기 위한 네트워크(104)와의 통신 능력을 포함하는 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 클라이언트 디바이스(110)는, 원격 디바이스, 워크스테이션, 컴퓨터, 범용 컴퓨터, 인터넷 어플라이언스, 핸드헬드 디바이스, 무선 디바이스, 휴대형 디바이스, 웨어러블 컴퓨터, 셀룰러 또는 모바일 전화, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 스마트폰, 태블릿, 울트라북, 넷북, 랩탑, 데스크탑, 멀티-프로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반의 또는 프로그래밍가능한 가전 제품, 게임 콘솔, 셋탑 박스, 네트워크 PC, 미니 컴퓨터 등을 포함하지만, 이것으로 제한되는 것은 아니다. 사용자(106)는 사람, 머신, 또는 클라이언트 디바이스(110)와 상호작용하는 기타의 수단일 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자(106)는 클라이언트 디바이스(110)를 통해 소셜 메시징 시스템(130)과 상호작용한다. 사용자(106)는 네트워킹된 환경의 일부가 아닐 수 있지만, 클라이언트 디바이스(110)와 연관될 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 데이터 계층(128)은 정보 저장소 또는 데이터베이스(134)로의 액세스를 가능하게 하는 데이터베이스 서버(132)를 갖는다. 데이터베이스(134)는, 멤버 프로파일 데이터, 소셜 그래프 데이터(예를 들어, 소셜 메시징 시스템(130)의 멤버들 사이의 관계), 이미지 수정 선호도 데이터, 및 액세스가능성 데이터, 및 기타의 사용자 데이터 등의 데이터를 저장하는 저장 디바이스이다.
개인은 소셜 메시징 시스템(130)에 등록하여 소셜 메시징 시스템(130)의 멤버가 될 수 있다. 일단 등록되고 나면, 멤버는 소셜 메시징 시스템(130) 상에서 소셜 네트워크 관계(예를 들어, 친구, 팔로워, 또는 연락처)를 형성할 수 있고, 소셜 메시징 시스템(130)에 의해 제공되는 광범위한 애플리케이션과 상호작용할 수 있다.
애플리케이션 로직 계층(126)은 다양한 애플리케이션 로직 컴포넌트(150)를 포함하며, 애플리케이션 로직 컴포넌트(150)는 인터페이스 컴포넌트(140)와 연계하여, 데이터 계층(128) 내의 다양한 데이터 소스 또는 데이터 서비스로부터 검색된 데이터를 갖춘 다양한 사용자 인터페이스를 생성한다. 개개의 애플리케이션 로직 컴포넌트(150)는, 소셜 메시징 시스템(130)의 다양한 애플리케이션, 서비스 및 피처들과 연관된 기능을 구현하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 소셜 메시징 애플리케이션은 애플리케이션 로직 컴포넌트(150)로 구현될 수 있다. 소셜 메시징 애플리케이션은, 클라이언트 디바이스(110)의 사용자가 텍스트와 사진 및 비디오 등의 미디어 콘텐츠를 포함하는 메시지를 송수신하기 위한 메시징 메커니즘을 제공한다. 클라이언트 디바이스(110)는 (예를 들어, 제한된 또는 무제한의) 명시된 기간 동안 소셜 메시징 애플리케이션으로부터의 메시지를 액세스하고 볼 수 있다. 한 예에서, 특정한 메시지는, 특정한 메시지가 처음 액세스될 때 시작하는 (예를 들어, 메시지 전송자에 의해 명시된) 미리정의된 기간 동안 메시지 수신자에게 액세스될 수 있다. 미리정의된 기간이 경과한 후에, 메시지는 삭제되고 더 이상 메시지 수신자에게 액세스될 수 없다. 물론, 다른 애플리케이션 및 서비스들은 그들 자신의 애플리케이션 로직 컴포넌트(150)에서 별개로 구현될 수 있다.
도 1에 나타낸 바와 같이, 소셜 메시징 시스템(130)은, 클라이언트 디바이스(110)에 의한 비디오 데이터의 캡처 동안 비디오 데이터를 식별, 추적 및 수정할 수 있는 아바타 생성 시스템(160)의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 유사하게, 클라이언트 디바이스(110)는, 전술된 바와 같이, 아바타 생성 시스템(160)의 일부를 포함한다. 다른 예에서, 클라이언트 디바이스(110)는 아바타 생성 시스템(160)의 전부를 포함할 수 있다. 클라이언트 디바이스(110)가 아바타 생성 시스템(160)의 일부(또는 전부)를 포함하는 경우, 클라이언트 디바이스(110)는 단독으로 또는 소셜 메시징 시스템(130)과 협력하여 본 명세서에 설명된 아바타 생성 시스템(160)의 기능을 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 소셜 메시징 시스템(130)은, 콘텐츠(예를 들어, 비디오 클립 또는 이미지)가 시청 시간 또는 시청 완료 등의 삭제 트리거 이벤트 후에 삭제되는 임시 통신(ephemeral communication)을 가능하게 하는 임시 메시지 시스템일 수 있다. 이러한 실시예에서, 디바이스는, 임시 메시지의 양태들을 생성, 전송, 수신 또는 디스플레이하는 것 중의 임의의 상황 내에서 본 명세서에서 설명된 다양한 컴포넌트들을 이용한다. 예를 들어, 아바타 생성 시스템(160)을 구현하는 디바이스는, 비디오 클립에 묘사된 얼굴의 피부를 나타내는 픽셀 등의 관심 대상을 식별하고, 추적하고, 수정할 수 있다. 디바이스는, 임시 메시지에 대한 콘텐츠의 생성의 일부로서 비디오 클립을 캡처한 후에 이미지 처리 없이 비디오 클립의 캡처 동안 관심 대상을 수정할 수 있다.
도 2에서, 다양한 실시예에서, 아바타 생성 시스템(160)은 독립형 시스템으로서 구현되거나 클라이언트 디바이스(110)와 연계하여 구현될 수 있고, 반드시 소셜 메시징 시스템(130)에 포함되는 것은 아니다. 아바타 생성 시스템(160)은, 액세스 컴포넌트(210), 식별 컴포넌트(220), 얼굴 처리 컴포넌트(230), 특성 컴포넌트(240), 및 아바타 컴포넌트(250)를 포함하는 것으로 도시되어 있다. 컴포넌트들(210 내지 250)의 전부 또는 일부는, 예를 들어, 네트워크 커플링, 공유된 메모리 등을 통해 서로 통신한다. 컴포넌트들(210 내지 250)의 각각의 컴포넌트는 단일 컴포넌트로서 구현되거나, 다른 컴포넌트들 내에 결합되거나, 또는 복수의 컴포넌트들로 더 세분될 수 있다. 예시적인 실시예들과 관련이 없는 다른 컴포넌트들도 역시 포함될 수 있지만, 도시되지는 않는다.
액세스 컴포넌트(210)는, 이미지 캡처 디바이스에 의해 캡처되거나 그렇지 않으면 클라이언트 디바이스(110)에 의해 수신되거나 클라이언트 디바이스(110)에 저장된 이미지에 액세스하거나 다른 방식으로 검색한다. 일부 예에서, 액세스 컴포넌트(210)는 클라이언트 디바이스(110)의 이미지 캡처 디바이스로 하여금 클라이언트 디바이스(110)의 디스플레이 디바이스 상에 프리젠팅된 사용자 인터페이스와의 사용자 상호작용에 기초하여 이미지를 캡처하게 하도록 구성된 이미지 캡처 컴포넌트의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다. 액세스 컴포넌트(210)는 이미지 또는 이미지의 일부를 아바타 생성 시스템(160)의 하나 이상의 다른 컴포넌트에 전달할 수 있다.
식별 컴포넌트(220)는 액세스 컴포넌트(210)로부터 수신된 이미지 또는 이미지 세트 내의 얼굴 또는 다른 관심 영역을 식별한다. 일부 실시예에서, 식별 컴포넌트(220)는 한 세트의 이미지(예를 들어, 비디오 스트림) 중의 복수의 이미지에 걸쳐서 식별된 얼굴 또는 관심 영역을 추적한다. 식별 컴포넌트(220)는, 얼굴 또는 관심 영역을 나타내는 값들(예를 들어, 이미지 또는 이미지의 일부 내의 좌표들)을 아바타 생성 시스템(160)의 하나 이상의 컴포넌트에 전달할 수 있다.
얼굴 처리 컴포넌트(230)는, 식별 컴포넌트(220)에 의해 식별된 관심 영역 내의 또는 얼굴에 묘사된 얼굴 랜드마크를 식별한다. 일부 실시예에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는, 얼굴 또는 관심 영역 내에 묘사된 얼굴 랜드마크 외에도 예상되지만 누락된 얼굴 랜드마크를 식별한다. 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 얼굴 랜드마크에 기초하여 얼굴의 배향을 결정할 수 있고 얼굴 랜드마크들 사이의 하나 이상의 관계를 식별할 수 있다. 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 얼굴 랜드마크를 나타내는 값들을 아바타 생성 시스템(160)의 하나 이상의 컴포넌트에 전달할 수 있다.
특성 컴포넌트(240)는, 얼굴 처리 컴포넌트(230)에 의해 식별된 얼굴 랜드마크들에 적어도 부분적으로 기초하여 이미지 또는 관심 영역 내의 얼굴의 하나 이상의 특성을 식별, 결정 또는 측정한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴 랜드마크에 기초하여 얼굴 특징을 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는, 식별된 얼굴 특징들의 측정치 및 2개 이상의 얼굴 특징들 사이에서 연장되는 거리를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 관심 영역을 식별하고 얼굴 상에서 식별된 관심 영역으로부터 우세 컬러(prevailing color)을 추출한다. 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 특성을 나타내는 값을 아바타 컴포넌트(250)에 전달할 수 있다.
아바타 컴포넌트(250)는 특성 컴포넌트(240)로부터 수신된 하나 이상의 특성에 기초하여 아바타 또는 얼굴 표현을 생성한다. 일부 실시예에서, 아바타 컴포넌트(250)는, 이미지 내에 묘사된 얼굴의 만화 버전 등의 얼굴의 양식화된 표현을 생성한다. 양식화된 표현은, 얼굴 내에서 식별된 특징들의 비율, 위치 및 우세 컬러가 양식화된 표현과 정합하도록 생성될 수 있다. 일부 실시예에서, 비율, 위치 및 우세 컬러를 정합하기 위하여, 아바타 컴포넌트(250)는 독립적으로 얼굴 특징 표현을 생성하거나 기존의 템플릿 표현을 수정하여 특성 컴포넌트(240)에 의해 식별된 특성 및 얼굴 특징들과 정합시킨다. 아바타 컴포넌트(250)는 클라이언트 디바이스(110)의 디스플레이 디바이스에서 얼굴 표현의 완성된 아바타의 프리젠테이션을 야기할 수 있다. 일부 실시예에서, 아바타 컴포넌트(250)는, 후속 사용자와 연관된 후속 클라이언트 디바이스로의 메시지(예를 들어 텍스트, 단문 메시지 시스템 메시지, 인스턴트 메시지, 및 일시적 메시지) 내에서의 전송을 위해 구성된 스티커, 이모지, .gif 및 다른 적절한 그래픽 등의 생성된 아바타 또는 얼굴 표현을 이용한 그래픽의 생성을 가능하게 한다.
도 3은 한 세트의 이미지(예를 들어, 비디오 스트림)로부터 얼굴의 표현을 생성하기 위한 예시적인 방법(300)을 나타내는 흐름도를 도시한다. 방법(300)의 동작들은, 아바타 생성 시스템(160)의 컴포넌트들에 의해 수행될 수 있고, 예시의 목적으로 이하에서 설명된다.
동작 310에서, 액세스 컴포넌트(210)는 얼굴의 적어도 일부를 묘사하는 하나 이상의 이미지를 수신하거나 다른 방식으로 액세스한다. 일부 실시예에서, 액세스 컴포넌트(210)는, 클라이언트 디바이스(110)와 연관된 이미지 캡처 디바이스에 의해 캡처되고 아바타 생성 애플리케이션의 사용자 인터페이스 상에 프리젠팅되는 비디오 스트림으로서 하나 이상의 이미지를 수신한다. 액세스 컴포넌트(210)는, 액세스 컴포넌트(210)를 포함하는 하드웨어의 일부로서 이미지 캡처 디바이스를 포함할 수 있다. 이들 실시예에서, 액세스 컴포넌트(210)는 이미지 캡처 디바이스에 의해 캡처된 하나 이상의 이미지 또는 비디오 스트림을 직접 수신한다. 일부 예에서, 액세스 컴포넌트(210)는, 이하에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 하나 이상의 이미지 또는 비디오 스트림(예를 들어, 비디오 스트림을 포함하는 한 세트의 이미지)의 전부 또는 일부를 아바타 생성 시스템(160)의 하나 이상의 컴포넌트에 전달한다.
동작 320에서, 식별 컴포넌트(220)는 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 얼굴의 일부를 검출한다. 일부 실시예에서, 식별 컴포넌트(220)는 하나 이상의 이미지 내의 얼굴 또는 얼굴의 일부를 식별하기 위한 한 세트의 얼굴 추적 동작을 포함한다. 식별 컴포넌트(220)는, 하나 이상의 이미지 내의 얼굴 또는 얼굴의 일부를 식별하기 위해, 비올라-존스(Viola-Jones) 객체 검출 프레임워크, 고유-얼굴 기술(eigen-face technique), 얼굴 검출을 위한 유전 알고리즘, 에지 검출 방법, 또는 기타 임의의 적절한 객체-클래스 검출 방법 또는 동작 세트를 이용할 수 있다. 하나 이상의 이미지가 복수의 이미지(예를 들어, 비디오 스트림 내의 한 세트의 이미지)인 경우, 식별 컴포넌트(220)의 얼굴 추적 동작은, 초기 이미지에서 얼굴 또는 얼굴의 일부를 식별한 후, 복수의 이미지 중의 여러 이미지들에 걸쳐 얼굴의 위치에서의 변화를 식별함으로써, 복수의 이미지 내의 얼굴의 움직임을 추적할 수 있다. 특정한 기술들이 설명되지만, 식별 컴포넌트(220)는 본 개시내용의 범위를 벗어나지 않고 하나 이상의 이미지 내의 얼굴 또는 얼굴의 일부를 식별하기 위해 임의의 적절한 기술 또는 동작 세트를 이용할 수 있다는 것을 이해해야 한다.
동작 330에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는, 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 얼굴의 일부 내의 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별한다. 일부 실시예에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 하나 이상의 이미지의 서브세트에서 얼굴의 일부 내의 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별한다. 예를 들어, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 복수의 이미지 중의 한 세트의 이미지(예를 들어, 제1 세트의 이미지)에서 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별할 수 있고, 여기서, 얼굴의 일부 또는 얼굴 랜드마크는 이미지 세트에 나타나지만, 복수의 이미지 중의 나머지 이미지들(예를 들어, 제2 세트의 이미지들)에서는 나타나지 않는다. 일부 실시예에서, 얼굴 랜드마크의 식별은, 전술된 검출 동작을 포함하는 얼굴 추적 동작을 이용하여 얼굴 또는 얼굴의 일부의 식별의 서브동작 또는 일부로서 수행될 수 있다.
동작 340에서, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 이미지에 묘사된 얼굴의 일부를 나타내는 하나 이상의 특성을 결정한다. 일부 실시예에서, 동작 340은, 동작 320에서의 얼굴의 일부의 검출, 동작 330에서의 얼굴 랜드마크들의 세트의 검출에 응답하여 수행된다. 얼굴의 일부를 나타내는 특성은, 얼굴의 일부에 묘사된 하나 이상의 특징(예를 들어, 눈, 눈썹, 코, 입, 및 얼굴 둘레)의 존재 또는 부재, 하나 이상의 특징의 상대적 위치(예를 들어, 서로에 관한 또는 얼굴의 일부의 윤곽선에 관한 특징들의 위치들), 하나 이상의 특징의 부분들의 측정, 및 2개 이상의 특징들 사이의 거리 측정을 포함할 수 있다. 일부 예에서, 얼굴의 일부의 특성은, 얼굴에 묘사된 하나 이상의 특징의 컬러, 얼굴의 일부의 영역과 얼굴의 일부 상에 묘사된 하나 이상의 특징 사이의 상대적인 컬러, 장애물의 존재 또는 부재, 모발의 존재 또는 부재, 그림자의 존재 또는 부재, 또는 얼굴의 일부의 기타 임의의 적절한 특성을 포함한다.
동작 350에서, 아바타 컴포넌트(250)는 하나 이상의 이미지에 묘사된 얼굴의 적어도 하나의 부분에 대한 얼굴의 표현을 생성한다. 일부 실시예에서, 동작 350은 동작 340에서 결정되는 하나 이상의 특성 및 동작 330에서 식별되는 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여(예를 들어, 이에 응답하여) 수행된다. 특성이 얼굴의 일부에 묘사된 하나 이상의 특징에 대한 하나 이상의 측정치를 포함하는 경우, 아바타 컴포넌트(250)는 특성과 하나 이상의 측정치에 따라 베이스 얼굴 및 머리 형상을 렌더링함으로써 얼굴의 표현을 생성할 수 있다. 그 다음, 아바타 컴포넌트(250)는 얼굴에 묘사된 하나 이상의 특징을 생성하고 하나 이상의 생성된 특징을 베이스 얼굴 및 머리 형상에 적용할 수 있다. 하나 이상의 특징들 각각은 명시된 특징과 연관된 하나 이상의 측정치와 정합하도록 생성될 수 있다.
일부 실시예에서, 아바타 컴포넌트(250)는 하나 이상의 특징을 예시적인 특징들의 세트에 포함된 특징과 정합시킴으로써 하나 이상의 특징을 생성할 수 있다. 아바타 컴포넌트(250)는 그 세트에 포함된 특징을 선택할 수 있다. 특징의 선택 후에, 아바타 컴포넌트(250)는 선택된 특징을 베이스 얼굴 및 머리 형상에 적용할 수 있다. 일부 예에서, 아바타 컴포넌트(250)는 하나 이상의 특징의 표현을 생성하고 예시적인 특징들의 세트로부터 하나 이상의 특징을 선택하는 조합을 이용하여 얼굴의 표현을 생성한다.
일부 예에서, 아바타 컴포넌트(250)는 생성된 아바타 또는 얼굴 표현을 이용하여 하나 이상의 그래픽을 생성할 수 있다. 예를 들어, 아바타 컴포넌트(250)는 아바타의 스케일링된 버전을 템플릿 그래픽 내에 삽입함으로써 그래픽(예를 들어, 스티커 또는 이모지)을 생성할 수 있다. 아바타 컴포넌트(250)는, 그래픽 템플릿들을 선택을 위해 사용자에게 프리젠팅하여, 사용자 선택에 의해 아바타 컴포넌트(250)가 그래픽 템플릿의 미리결정된 위치 및 치수 내에 아바타를 삽입함으로써 그래픽을 생성하게 할 수 있다. 일부 예에서, 아바타 컴포넌트(250)는 아바타를 위한 애니메이션(예를 들어, 움직이는) 그래픽을 생성할 수 있다. 애니메이션 그래픽은, 비디오 스트림을 형성하는 한 세트의 이미지에 대한 복수의 아바타(예를 들어, 상이한 각도들 또는 위치들에서 프리젠팅된 아바타)를 생성하는 것에 기초하여 생성될 수 있다. 이들 실시예에서, 애니메이션 그래픽은 애니메이션을 형성하기 위해 연속적으로 프리젠팅되는 일련의 생성된 아바타일 수 있다. 일부 예에서, 아바타 컴포넌트(250)는 생성된 단일 아바타로부터 애니메이션 그래픽을 생성할 수 있다.
도 4는 한 세트의 이미지로부터 얼굴의 표현을 생성하기 위한 예시적인 방법(400)을 나타내는 흐름도를 도시한다. 방법(400)의 동작들은 아바타 생성 시스템(160)의 컴포넌트들에 의해 수행될 수 있다. 일부 예에서, 방법(400)의 소정 동작들은, 이하에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 방법(300)의 하나 이상의 동작을 이용하여 또는 방법(300)의 하나 이상의 동작의 서브동작으로서 수행될 수 있다.
동작 410에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 하나 이상의 거리를 결정한다. 일부 실시예에서, 동작 410은 동작 330의 수행의 일부로서 또는 이에 응답하여 수행된다. 하나 이상의 거리는, 픽셀 거리, 실제 거리, 또는 상대적 거리로서 측정되거나 결정될 수 있다. 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 거리를 결정하기 위한 2개 이상의 얼굴 랜드마크를 식별할 수 있다. 일부 예에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는, 후술되는 바와 같이, 미리결정된 얼굴 랜드마크들 사이의 하나 이상의 거리를 결정한다.
일부 실시예에서, 동작 410은 하나 이상의 서브동작에 의해 수행된다. 동작 412에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 얼굴의 일부에 묘사된 눈을 나타내는 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제1 거리를 결정한다. 제1 거리를 측정하기 위해, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 각각의 눈과 연관된 얼굴 랜드마크를 식별할 수 있다. 이들 얼굴 랜드마크들은 눈과 연관된 가장 안쪽의 랜드마크일 수 있다. 일부 예에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 하나의 눈의 각각의 얼굴 랜드마크를 다른 눈과 비교함으로써 눈과 연관된 가장 안쪽의 랜드마크를 결정할 수 있다. 각각의 눈의 가장 안쪽의 얼굴 랜드마크를 식별한 후에, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 가장 안쪽의 얼굴 랜드마크들 사이의 제1 거리를 결정한다.
동작 414에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 얼굴의 일부 상에 묘사된 눈과 코를 나타내는 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제2 거리를 결정한다. 일부 실시예에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는, 각각의 눈의 선택된 얼굴 랜드마크(예를 들어, 눈의 가장 안쪽의 얼굴 랜드마크)와, 코와 연관된 선택된 얼굴 랜드마크 사이의 제2 거리를 결정한다. 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 또한, 각각의 눈의 하나 이상의 얼굴 랜드마크와 코의 하나 이상의 얼굴 랜드마크 사이의 복수의 거리로서 제2 거리를 결정할 수 있다. 예를 들어, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 각각의 눈 얼굴 랜드마크를 식별하고, 각각의 코 얼굴 랜드마크를 식별하며, 각각의 눈 얼굴 랜드마크와 각각의 코 얼굴 랜드마크 사이의 거리를 결정하여 복수의 거리를 생성할 수 있다. 각각의 얼굴 랜드마크 사이의 한 쌍의 거리 및 복수의 거리로서 설명되었지만, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 코와 연관된 임의의 개수의 얼굴 랜드마크와 눈과 연관된 얼굴 랜드마크 사이의 임의의 개수의 거리를 결정할 수 있다는 것을 이해해야 한다.
동작 416에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 얼굴의 일부 상에 묘사된 눈과 입을 나타내는 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제3 거리를 결정한다. 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 각각의 눈의 단일 얼굴 랜드마크를 결정할 수 있고, 이들 랜드마크들로부터 입의 뚜렷한 얼굴 랜드마크까지의 거리를 결정할 수 있다. 예를 들어, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는, 얼굴의 제1 측 상의 제1 눈의 가장 바깥쪽 코너와 입의 가장 바깥쪽 코너 사이의 거리와, 얼굴의 제2 측 상의 제2 눈의 가장 바깥쪽 코너와 입의 가장 바깥쪽 코너 사이의 거리를 결정함으로써 제3 거리를 결정할 수 있다. 명시된 얼굴 랜드마크와 함께 설명되었지만, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 눈의 얼굴 랜드마크들 중 임의의 것 또는 모든 것과 입의 얼굴 랜드마크들 중 임의의 것 또는 모든 것 사이의 결정된 거리에 기초하여 제2 거리 또는 복수의 제2 거리를 결정할 수 있다는 것을 이해해야 한다.
동작 418에서, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는 눈을 나타내는 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크와 얼굴의 일부에 묘사된 턱 사이의 제4 거리를 결정한다. 제4 거리를 결정하는데 있어서, 얼굴 처리 컴포넌트(230) 또는 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 턱 얼굴 랜드마크의 위치를 결정할 수 있다. 하나 이상의 턱 랜드마크의 위치를 결정한 후에, 얼굴 처리 컴포넌트(230)는, 각각의 눈의 하나 이상의 얼굴 랜드마크와 하나 이상의 턱 랜드마크 사이의 하나 이상의 거리를 결정할 수 있다.
도 5는, 비디오 스트림의 부분들을 세그먼트화하고 세그먼트화에 기초하여 비디오 스트림의 컬러를 추출 및 수정하기 위한 예시적인 방법(500)을 나타내는 흐름도를 도시한다. 방법(500)의 동작들은 아바타 생성 시스템(160)의 컴포넌트들에 의해 수행될 수 있다. 일부 예에서, 방법(500)의 소정 동작들은, 설명된 실시예들 중 하나 이상에서, 이하에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 방법들(300 또는 400)의 하나 이상의 동작을 이용하거나, 방법들(300 또는 400)의 하나 이상의 동작의 서브동작으로서 수행될 수 있다.
동작 505에서, 특성 컴포넌트(240)는 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 하나 이상의 거리에 기초하여 얼굴의 일부의 성별을 결정한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)에 의해 결정된 성별은 예비 성별일 수 있고, 하나 이상의 추가적인 동작 또는 입력에 의해 수정될 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 얼굴 랜드마크의 공통 로우 레벨 시각적 패턴 및 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 거리에 기초하여 예비 성별을 결정한다. 일부 예에서, 특성 컴포넌트(240)는, 하나 이상의 얼굴 랜드마크를 이용하지 않고 이미지에 묘사된 얼굴의 공통 로우 레벨 시각적 패턴에 기초하여 예비 성별을 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는 또한, 사용자 인터페이스 내의 사용자 입력에 기초하여 예비 성별을 결정할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스의 사용자 인터페이스 내에 데이터 입력 필드(예를 들어, 텍스트 박스, 대화 상자, 한 세트의 라디오 버튼)가 프리젠팅될 수 있다. 데이터 입력 필드에서의 옵션의 선택 또는 데이터 입력 필드 내로의 데이터 입력(예를 들어, 텍스트를 텍스트 상자에 입력)은 성별을 식별하고 특성 컴포넌트(240)에 전달될 수 있다.
일부 실시예에서, 예비 성별을 결정하고 예비 성별에 관한 얼굴의 표현을 생성한 후에, 아바타 생성 시스템(160)은 클라이언트 디바이스(110)에서 성별 확인을 프리젠팅한다. 성별 확인은, 하나 이상의 사용자 인터페이스 요소를 갖는 클라이언트 디바이스(110)의 사용자 인터페이스 상의 프리젠테이션을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 성별 확인은 얼굴의 표현을 포함할 수 있다. 하나 이상의 사용자 인터페이스 요소는 수락 요소 및 거부 요소를 포함할 수 있다. 수락 요소의 선택은, 예비 성별의 수락을 나타내며, 예비 성별을 선택된 성별 상태로 수정한다. 거부 요소의 선택은 예비 성별의 거부를 나타낸다. 일부 예에서, 거부 요소의 선택 후에, 아바타 생성 시스템(160)은, 성별 선택을 위한 한 세트의 사용자 인터페이스 요소들의 프리젠테이션을 야기한다. 사용자 인터페이스 요소 세트 중의 각각의 성별 요소는 성별을 나타낼 수 있다. 성별 요소의 선택은, 아바타 생성 시스템(160)이 얼굴의 표현을 예비 성별로부터 성별 요소의 선택된 성별로 수정하게 한다.
동작 510에서, 특성 컴포넌트(240)는 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 하나 이상의 거리에 기초하여 얼굴의 일부의 인종 식별자를 결정한다. 일부 실시예에서, 인종 식별자는 이미지 내에 묘사된 개인 또는 얼굴의 일부의 민족성(ethnicity)으로서 이해될 수 있다. 이들 실시예들에서, 민족성은 이미지 내에 묘사된 얼굴의 일부에 기초하여 특성 컴포넌트에 의해 한 세트의 가용 민족성들로부터 선택될 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는, 하나 이상의 얼굴 랜드마크의 공통 로우 레벨 시각적 패턴 및 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 거리에 기초하여 인종 식별자를 결정할 수 있다.
일부 실시예에서, 인종 식별자를 결정하고 인종 식별자에 관하여 얼굴의 표현을 생성한 후에, 아바타 생성 시스템(160)은 클라이언트 디바이스(110)에서 한 세트의 사용자 인터페이스 요소들을 프리젠팅한다. 사용자 인터페이스 요소들의 세트는 또한, 얼굴의 표현을 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 요소는 수락 및 거부 요소들을 포함할 수 있다. 거부 요소의 선택은 인종 식별자의 거부를 나타낸다. 거부 요소의 선택을 수신하면, 아바타 생성 시스템(160)은 얼굴 특징 형상들; 모발, 피부 및 눈 색깔; 모발 스타일; 및 기타의 속성을 포함한 아바타의 하나 이상의 속성을 수정하기 위한 한 세트의 사용자 인터페이스 요소들의 프리젠테이션을 야기할 수 있다. 하나 이상의 속성의 선택 또는 수정은, 아바타 생성 시스템(160)이 얼굴의 표현을 결정된 인종 식별자로부터 선택된 수정을 갖는 대응하는 것으로 수정하게 할 수 있다.
일부 경우에, 일단 특성 모듈(240)이 인종 식별자를 결정하고 나면 - 식별된 특징과 정합시키기 위해 템플릿이 이용됨 -, 특성 모듈(240)은 식별된 특징들 중 하나 이상에 대한 선택을 위해 이용가능한 템플릿들의 서브세트를 결정한다. 특성 모듈(240)은 결정된 인종 식별자에 기초하여 식별된 특징에 대한 템플릿들의 서브세트를 결정할 수 있다.
동작 515에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부 상의 관심 영역을 식별하고 관심 영역 내에 묘사된 평균 컬러를 추출함으로써 피부색을 결정한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는, 얼굴에 묘사된 하나 이상의 눈 아래의 미리결정된 거리에 위치한 이미지 내에 묘사된 얼굴의 일부로서 관심 영역을 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는 관심 영역으로부터 평균 컬러를 추출한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 평균 컬러에 대한 하나 이상의 값을 아바타 컴포넌트(250)에 전달한다. 그 다음, 아바타 컴포넌트(250)는 그 하나 이상의 값을 얼굴의 표현에 적용할 수 있다. 일부 예에서, 특성 컴포넌트(240)는 한 세트의 피부 템플릿들로부터 한 피부 템플릿을 식별할 수 있다. 피부 템플릿 세트 중의 피부 템플릿들은 얼굴의 표현에 적용하기 위한 피부 톤의 변화를 기술한다. 특성 컴포넌트(240)는 식별된 피부 템플릿을 얼굴의 표현에 적용하기 위해 아바타 컴포넌트(250)에 전달할 수 있다.
동작 520에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴 랜드마크들의 세트 및 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 하나 이상의 거리에 기초하여 얼굴의 일부의 턱 형상을 결정한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부의 하나 이상의 얼굴 랜드마크의 일부로서 턱 형상을 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는, 입과 연관된 하나 이상의 얼굴 랜드마크 아래에 위치하는 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하고, 입과 연관된 얼굴 랜드마크 주위를 얼굴의 일부에 묘사된 콧구멍을 나타내는 얼굴 랜드마크로부터 바깥쪽으로 연장되는 평면 내의 한 위치로 연장시킴으로써, 하나 이상의 얼굴 랜드마크의 턱 부분을 식별할 수 있다.
동작 525에서, 특성 컴포넌트(240)는 폴리라인(polyline)을 턱 형상에 맞춘다. 폴리라인은 턱 형상의 제1 단부로부터 턱 형상의 제2 단부까지 연장되는 라인 세그먼트들의 연결된 시퀀스일 수 있다. 턱 형상의 제1 및 제2 단부는 콧구멍의 얼굴 랜드마크로부터 바깥쪽으로 연장되는 평면 상에 위치할 수 있다. 일부 실시예에서, 폴리라인은, 턱 형상 내에서 식별된 다수의 얼굴 랜드마크를 결정하고 턱 형상의 제1 단부로부터 턱 형상의 제2 단부까지 연속적으로 각각의 얼굴 랜드마크를 연결함으로써 맞추어질 수 있다. 일부 실시예에서, 폴리라인은 턱 형상의 하나 이상의 얼굴 랜드마크를 통과하는 부드러운 근사 곡선일 수 있다. 근사 곡선은 또한, 캐니 에지(canny edge) 등의 턱 형상의 에지를 통과하거나 이를 따라 이동할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 폴리라인 대신에 얼굴 랜드마크 검출의 출력을 이용한다.
동작 530에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부의 입술 영역을 결정한다. 일부 실시예에서, 동작 530은 입술 영역의 추가 특성을 결정하는 하나 이상의 서브동작을 포함한다. 특성 컴포넌트(240)는, 입술 영역을, 코를 나타내는 얼굴 랜드마크와 턱 형상 사이에 위치한 하나 이상의 얼굴 랜드마크로서 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 입술 영역을, 미리결정된 입술 형상에 대응하는 형상을 갖는 얼굴 랜드마크들의 세트로서 결정할 수 있다. 일부 예에서, 특성 컴포넌트(240)는, 입술 영역을, 입의 식별된 얼굴 랜드마크(예를 들어, 입 랜드마크)를 이용하여 결정할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는 또한, 하나 이상의 2진화 및 클러스터링 기술을 이용하여 입술을 구축할 수 있다.
동작 532에서, 특성 컴포넌트(240)는 입술 영역 내의 하나 이상의 입술의 형상을 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는 입의 얼굴 랜드마크들의 세트를 미리결정된 입술 형상과 비교하는 것에 기초하여 하나 이상의 입술의 형상을 식별할 수 있다. 입에 대한 얼굴 랜드마크들의 세트는 미리결정된 에러 임계값 내에서 미리결정된 입술 형상에 대응할 수 있다. 입 영역에 대한 얼굴 랜드마크들의 세트는, 입의 폭, 윗 입술 두께, 아랫 입술 두께, 및 윗 입술의 큐피드 활(cupid's bow) 크기를 식별할 수 있다. 큐피드의 활은, 코의 하위 부분과 윗 입술 사이에서 연장되는 인중(philtrum)에 의해 야기되는 입의 윗 입술 내의 오목부로서 이해될 수 있다.
동작 534에서, 특성 컴포넌트(240)는 입술 영역의 우세 컬러를 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는 윗 입술 및 아랫 입술에 대한 하나 이상의 관심 영역을 식별함으로써 우세 입술 컬러를 식별할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 관심 영역에 대한 평균 컬러를 식별하고 평균 컬러를 추출할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는, 얼굴 표현의 입술에 평균 컬러를 적용하기 위해 평균 컬러에 대한 값을 아바타 컴포넌트(250)에 전달한다.
동작 540에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부의 모발 영역을 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 얼굴 랜드마크의 위치에 기초하여 모발 영역을 식별할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 얼굴 랜드마크에 기초하여 얼굴의 일부의 둘레 및 배향을 결정한다. 그 다음, 특성 컴포넌트(240)는, 모발 영역을, 하나 이상의 얼굴 랜드마크에 근접하게 위치한 관심 영역으로서 식별할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 컬러 정합 및 컬러 미분 연산에 기초하여 모발 영역 내의 모발의 존재를 결정해, 모발 영역의 하나 이상의 컬러를 얼굴의 일부의 하나 이상의 컬러 및 이미지의 배경의 하나 이상의 컬러로부터 구별한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 모발 영역을 식별하기 위해 하나 이상의 패턴 정합 동작을 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 이미지의 나머지 부분들로부터의 모발 영역을 세그먼트화하여 모발 영역을 분리한다. 일부 실시예에서, 동작 540은 모발 영역의 추가 특성을 결정하는 하나 이상의 서브동작을 포함한다.
동작 542에서, 특성 컴포넌트(240)는 모발 영역에 대한 모발 질감(hair texture)을 결정한다. 일부 실시예에서, 모발 영역 내에서 모발이 식별되는 경우, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 객체 또는 형상 인식 동작에 기초하여 모발 질감을 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는, 모발 내의 곱슬머리의 에지 또는 모발의 매끄러운 윤곽선을 식별하기 위해 에지 검출을 이용하여 모발 질감을 검출할 수 있다. 일부 예에서, 특성 컴포넌트(240)는, 모발 질감을 나타내는 모발 내의 에지, 객체, 또는 형상을 식별하는 컬러 세트 내의 변화를 이용하여, 모발 내의 한 세트의 컬러(예를 들어, 모발 내의 더 밝은 영역 및 더 어두운 영역 및 형상들)을 식별하여 모발 질감을 결정할 수 있다.
동작 544에서, 특성 컴포넌트(240)는 모발 영역의 우세 컬러를 식별한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 모발 영역 내의 하나 이상의 컬러를 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는 모발 영역에서 식별된 하나 이상의 컬러로부터 평균 또는 우세 컬러를 결정할 수 있다. 그 다음, 특성 컴포넌트(240)는 모발 영역으로부터 평균 컬러(예를 들어, 우세 컬러)를 추출한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 모발 영역의 평균 컬러에 대한 하나 이상의 값을 아바타 컴포넌트(250)에 전달한다. 아바타 컴포넌트(250)는 얼굴 표현에 이용된 모발의 표현에 하나 이상의 값을 적용한다. 일부 예에서, 특성 컴포넌트(240)는 한 세트의 모발 템플릿들로부터 한 모발 템플릿을 식별할 수 있다. 모발 템플릿 세트 중의 모발 템플릿들은 얼굴 표현에 적용하기 위한 모발 컬러의 변형들을 기술한다. 특성 컴포넌트(240)는 식별된 모발 템플릿을 얼굴의 표현에 적용하기 위해 아바타 컴포넌트(250)에 전달할 수 있다.
동작 546에서, 특성 컴포넌트(240)는 모발 영역의 하나 이상의 스타일 특성을 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는, 전술된 바와 같이, 식별된 모발 영역의 크기 및 형상에 기초하여 하나 이상의 스타일 특성을 식별할 수 있다. 예를 들어, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 얼굴 랜드마크와 비교한 모발 영역의 치수에 기초하여 모발 길이 및 체적을 식별할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는, 모발 영역이 얼굴의 윤곽을 나타내는 얼굴 랜드마크의 일부 및 모발 영역의 외측 대향 에지로부터 연장되는 거리에 기초하여 모발 체적을 식별할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는, 모발 체적에 대해 결정된 치수 및 모발 영역으로부터 턱을 나타내는 얼굴 랜드마크들의 서브세트까지의 거리에 기초하여 모발 길이를 식별할 수 있다. 예를 들어, 특성 컴포넌트(240)는, 모발 영역이 턱을 나타내는 얼굴 랜드마크들의 서브세트 아래로 연장되는 긴 모발과, 모발 영역이 턱의 윗쪽 부분을 나타내는 얼굴 랜드마크들의 서브세트 중의 하나 이상의 얼굴 랜드마크를 넘어서 연장되지 못하는 짧은 모발을 식별할 수 있다.
일부 경우에, 특성 컴포넌트(240)는, 모발 영역, 얼굴 랜드마크들에 의해 표현된 얼굴의 부분들, 및 이미지의 배경 사이의 컬러 변화에 기초하여, 하나 이상의 스타일 특성을 식별할 수 있다. 예를 들어, 특성 컴포넌트(240)는, 얼굴 윤곽을 나타내는 얼굴 랜드마크들의 세트와 하나 이상의 눈을 나타내는 얼굴 랜드마크들의 세트 사이에서 모발 영역의 우세 컬러가 검출되는 확연한 차이(bang)의 존재 또는 부재를 식별할 수 있다.
동작 550에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴 부분에 묘사된 코를 식별한다. 일부 실시예에서, 동작 550은 하나 이상의 서브동작을 포함할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 동작 550은 코의 추가 특성을 더 결정하기 위한 2개의 서브동작을 갖는다.
동작 552에서, 특성 컴포넌트(240)는 코의 폭 및 콧대(nose bridge)의 폭을 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는, 얼굴을 나타내는 하나 이상의 얼굴 랜드마크 중에서 코 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별할 수 있다. 예를 들어, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부 내의 하나 이상의 눈과 입을 나타내는 얼굴 랜드마크들을 식별할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는, 코 얼굴 랜드마크의 세트를, 눈에 대한 얼굴 랜드마크의 일부와 입 사이에 발생하는 얼굴 랜드마크로서 식별할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는 또한, 얼굴 랜드마크들의 세트의 열거(numeration)에 기초하여 코 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별할 수 있다. 예를 들어, 특성 컴포넌트(240)는, 15, 16, 17 및 18로 번호가 매겨진 랜드마크들을 코 랜드마크로서 식별할 수 있고, 그 중 하나 이상은 코 얼굴 랜드마크에 대응한다. 코의 폭을, 코의 제1 측 상의 익상부(ala)와 및 코의 제2(예를 들어, 대향) 측 상의 익상부의 가장 바깥쪽 부분을 나타내는 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 거리로서 측정하기 위해.
특성 컴포넌트(240)는, 콧대를 나타내는 2개 이상의 얼굴 랜드마크를 식별함으로써 콧대의 폭을 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는, 콧대에 대한 2개 이상의 얼굴 랜드마크를, 각각의 눈의 가장 안쪽의 얼굴 랜드마크들 사이 및 눈의 얼굴 랜드마크와 코의 익상부 또는 입의 얼굴 랜드마크 사이에 위치한 얼굴 랜드마크로서 식별한다. 일부 예에서, 특성 컴포넌트(240)는 콧대에 대한 2개 이상의 얼굴 랜드마크를, 평면 상에서 소정 거리만큼 이격되어 위치한 얼굴의 전술된 영역 내의 랜드마크로서 식별한다. 그 다음, 특성 컴포넌트(240)는 식별된 2개의 얼굴 랜드마크들 사이의 거리를 측정할 수 있다. 일부 실시예에서, 콧대에 대해 2개보다 많은 얼굴 랜드마크가 식별되는 경우, 특성 컴포넌트(240)는 콧대의 상이한 부분들에 대응하는 한 세트의 측정치를 결정할 수 있다. 일부 예에서, 측정치 세트는 얼굴의 표현을 생성하는데 이용하기 위해 아바타 컴포넌트(250)에 전달될 수 있다. 한 세트의 측정치들을 갖는 특성 컴포넌트(240)는, 얼굴의 표현을 생성하는데 이용하기 위해 아바타 컴포넌트(250)에 전달할 측정치 세트의 평균 측정치 또는 대표 측정치를 결정할 수 있다.
동작 554에서, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 콧구멍의 가시 영역 및 코에 근접한 하나 이상의 에지를 결정함으로써 코 경사를 결정한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는, 입과 하나 이상의 눈을 식별하는 얼굴 랜드마크들 사이에서 연장되는 코의 에지에 대한 캐니 에지 검출기(canny edge detector)를 이용하여 코에 근접한 하나 이상의 에지를 식별할 수 있다. 일부 실시예에서, 콧대에 대한 하나 이상의 얼굴 랜드마크는 코에 근접한 하나 이상의 에지 상에 또는 이에 근접하게 위치할 수 있다.
도 6은 한 세트의 이미지로부터 얼굴의 표현을 생성하기 위한 예시적인 방법(600)을 나타내는 흐름도를 도시한다. 방법(600)의 동작들은 아바타 생성 시스템(160)의 컴포넌트들에 의해 수행될 수 있다. 일부 예에서, 방법(600)의 소정 동작들은, 이하에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 방법(300, 400 또는 500)의 하나 이상의 동작을 이용하여, 또는 방법(300, 400 또는 500)의 하나 이상의 동작의 서브동작으로서 수행될 수 있다.
동작 610에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부 내의 하나 이상의 눈을 식별한다. 일부 실시예에서, 동작 530은 하나 이상의 눈의 미리결정된 부분의 이미지 세그먼트화를 수행하기 위한 하나 이상의 서브동작을 포함할 수 있다.
동작 612에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부 내의 및 하나 이상의 눈 내의 하나 이상의 홍채를 식별한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부에 대해 식별된 하나 이상의 얼굴 랜드마크 중 눈 랜드마크들의 세트를 식별함으로써 하나 또는 홍채를 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는, 총체적 형상, 로케이션(location), 또는 임의의 적절한 방법에 기초하여 눈 랜드마크 세트를 식별할 수 있다. 예를 들어, 특성 컴포넌트(240)는, 눈 랜드마크 세트를, 입과 눈썹을 나타내는 랜드마크들 사이에 위치하고, 코 얼굴 랜드마크들 중 하나 이상이 눈 랜드마크 세트 중의 하나 이상의 눈 랜드마크 사이에 위치하도록 하는 거리만큼 이격된 랜드마크들 사이에 위치한 얼굴 랜드마크들의 세트로서 식별할 수 있다. 눈 랜드마크 세트는, 눈의 윤곽을 나타내는 얼굴 랜드마크 및 각각의 눈에 대한 동공의 추정된 중심을 나타내는 얼굴 랜드마크를 포함할 수 있다.
특성 컴포넌트(240)는 초기에, 동공 중심에 대한 얼굴 랜드마크를 둘러싸는 홍채 원형의 형상을 식별할 수 있다. 일부 실시예에서, 홍채는 눈 랜드마크 세트 내에 위치한 각각의 눈의 공막(sclera)과 홍채 사이의 컬러 변화에 기초하여 식별된다.
동작 614에서, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 눈의 형상을 결정한다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 눈의 형상은 하나 이상의 홍채를 둘러싼다. 특성 컴포넌트(240)는, 눈의 형상을, 동공의 중심을 나타내는 얼굴 랜드마크를 둘러싸는 눈 랜드마크로부터 형성된 형상으로 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 눈의 형상을 결정하거나 형성하기 위해, 특성 컴포넌트(240)는 눈의 윤곽을 나타내는 눈 랜드마크들 사이에서 연장되는 폴리라인을 생성할 수 있다.
동작 616에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여 형상의 높이를 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는 각각의 눈에 대한 제1 거리 및 제2 거리를 식별함으로써 형상의 높이를 결정할 수 있다. 제1 거리는 눈의 윤곽을 형성하는 눈의 랜드마크들 사이의 최대 거리일 수 있다. 제1 거리는 눈의 제1 코너와 제2 코너 사이의 거리로서 이해될 수 있다. 제2 거리는, 제1 거리의 평면에 실질적으로 수직인 평면 상에 거리를 두고 위치한 눈 랜드마크들 중 2개 사이의 거리로서 이해될 수 있다. 일부 경우에, 제2 거리는 형상의 높이로서 결정된다. 제2 거리는, 제1 거리의 평면에 실질적으로 수직으로 연장되는 2개의 대향하는 눈 랜드마크들 사이의 최대 거리로서 식별될 수 있다.
일부 경우에, 특성 컴포넌트(240)는 반복 접근법을 이용하여 눈의 형상을 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는 눈꺼풀 안쪽의 눈 윤곽을 형성하는 눈 상의 지점들을 결정하고, 그 지점들을 따라 연장되는 곡선을 생성할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는 초기 내측 눈 윤곽을 결정하기 위해 하나 이상의 정렬 동작을 수행할 수 있다. 그 다음, 특성 컴포넌트(240)는 초기 내측 눈 윤곽을 하나 이상의 정렬 동작에 대한 입력으로서 이용하여 후속 내측 눈 윤곽을 생성할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 정렬 동작을 미리결정된 횟수만큼(예를 들어, 4회) 수행하여 최종 내측 눈 윤곽을 생성할 수 있다. 일부 예에서, 특성 컴포넌트(240)는, 하나 이상의 정렬 동작의 후속 수행을 위한 입력으로서 각각의 연속적인 내측 눈 윤곽을 이용하여, 하나 이상의 정렬 동작을 수행함으로써 내측 눈 윤곽을 동적으로 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는, 이전 내측 눈 윤곽과 현재 내측 눈 윤곽 사이의 윤곽 차이가 미리결정된 임계값(예를 들어, 10%) 미만이 될 때까지 하나 이상의 정렬 동작을 수행함으로써 내측 눈 윤곽을 동적으로 결정할 수 있다.
동작 618에서, 특성 컴포넌트(240)는, 하나 이상의 눈의 형상의 높이에 기초하여 하나 이상의 홍채 각각에 대한 홍채 치수를 결정할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는, 홍채 치수를, 형상의 높이 및 제1 거리 중 하나 이상에 기초한 눈의 비율로서 결정할 수 있다. 비율은 형상의 높이에 대한 홍채의 미리결정된 비율일 수 있다.
동작 620에서, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 홍채에 대한 우세 컬러를 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는, 우세 눈 컬러를, 동작 618에서 결정된 홍채 치수 내에 위치한 이미지의 픽셀들 내에서 검출된 하나 이상의 컬러의 평균으로서 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 우세 컬러를 하나 이상의 컬러 값으로서 추출하고, 하나 이상의 컬러 값을 얼굴의 표현에 적용하기 위해 아바타 컴포넌트(250)에 전달한다. 일부 실시예에서, 아바타 컴포넌트(250)는, 특성 컴포넌트(240)에 의해 공급된 하나 이상의 컬러 값에 가장 가까운 컬러 값을 갖는 눈 컬러 템플릿을 한 세트의 눈 컬러 템플릿들로부터 식별하고, 얼굴 표현을 생성하는데 이용하기 위한 식별된 눈 컬러 템플릿을 선택한다.
동작 625에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부의 하나 이상의 눈썹 영역을 결정한다. 특성 컴포넌트(240)는, 하나 이상의 눈썹 영역을, 모발 영역과 눈을 나타내는 얼굴 랜드마크들 사이에 위치한 하나 이상의 얼굴 랜드마크로서 결정할 수 있다.
동작 630에서, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 눈썹 영역의 하나 이상의 형상을 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는 자체지수 이미지 알고리즘(self-quotient image algorithm)을 이용하여 눈썹 영역의 하나 이상의 형상을 결정할 수 있다. 하나 이상의 형상은 얼굴의 표현에 적용하기 위해 아바타 컴포넌트(250)에 전달될 수 있다. 일부 실시예에서, 아바타 컴포넌트(250)는 하나 이상의 형상을 한 세트의 눈썹 템플릿들과 비교하며, 여기서 눈썹 템플릿 세트는 눈썹들의 상이한 형상들을 기술한다. 아바타 컴포넌트(250)는 눈썹 템플릿 세트에 대한 하나 이상의 형상의 비교에 기초하여 눈썹 템플릿 세트로부터 눈썹 템플릿을 선택할 수 있다. 예를 들어, 아바타 컴포넌트(250)는 하나 이상의 형상 내의 만곡 위치(예를 들어, 아치) 및 만곡 위치로부터의 제1 단부 및 제2 단부의 거리뿐만 아니라, 하나 이상의 형상의 제1 부분과 제2 부분 사이에서 연장되는 만곡 위치의 각도를 식별할 수 있다. 그 다음, 아바타 컴포넌트(250)는, 하나 이상의 형상에 가장 가까운 만곡 위치, 각도, 및 전체 길이(예를 들어, 제1 단부와 제2 단부 사이에서 연장되는 길이)를 갖는 눈썹 템플릿을 선택할 수 있다.
일부 실시예에서, 눈썹을 식별하고 렌더링하는데 있어서, 특성 컴포넌트(240)는 자체지수 이미지(SQI) 2진화 행렬(self-quotient image(SQI) binarization matrix)을 생성한다. SQI 2진화 행렬은 눈썹을 나타내는 픽셀들을 행렬 내의 0으로서 및 눈썹 외부의 픽셀들을 행렬 내의 1로서 설정한다. 특성 컴포넌트(240)는, 0으로 표현된 픽셀들의 상위 에지를 가로지르는 제1 다항식 곡선 및 0으로 표현된 픽셀들의 하위 에지를 가로지르는 제2 다항식 곡선을 피팅(fit)한다. 제1 다항식 곡선은 눈썹의 상위 에지를 나타내고 제2 다항식 곡선은 눈썹의 하위 에지를 나타낸다. 특성 컴포넌트(240)는 제2 다항식 곡선을 기준 라인으로 이용하여, 제1 다항식 라인의 단부들을 제2 다항식 라인의 단부들에 연결하여 눈썹의 내측 에지 및 외측 에지를 형성할 수 있다.
도 7은 한 세트의 이미지로부터 얼굴의 표현을 생성하기 위한 예시적인 방법(700)을 나타내는 흐름도를 도시한다. 방법(700)의 동작들은 아바타 생성 시스템(160)의 컴포넌트들에 의해 수행될 수 있다. 일부 예에서, 방법(700)의 소정 동작들은, 이하에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 방법(300, 400, 500 또는 600)의 하나 이상의 동작을 이용하여, 또는 방법(300, 400, 500 또는 600)의 하나 이상의 동작의 서브동작으로서 수행될 수 있다.
동작 710에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부 상의 장애물을 식별한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 일부 상에 묘사된 로우 레벨 표현에 기초하여 장애물을 식별한다. 로우 레벨 표현은, 에지, 질감, 컬러, 형상, 및 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 특성 컴포넌트(240)는, 미리결정된 임계값(예를 들어, 우세 컬러에 대한 값과 잠재적 장애물의 컬러에 대한 값 사이의 거리)을 초과하는 우세 컬러에서의 변화에 기초하여 장애물(예를 들어, 콧수염, 염소 수염, 또는 턱수염)을 식별할 수 있다. 일부 예에서, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴에 묘사된 객체의 에지 검출에 기초하여 장애물(예를 들어, 안경)을 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는, 장애물들을 검출하고 상이한 유형의 장애물들을 구별하기 위한 검출 방법들, 모델들 및 예들의 라이브러리를 생성하기 위해 하나 이상의 머신 학습 기술을 통합할 수 있다. 예를 들어, 특성 컴포넌트(240)는, 수염 및 모발 질감을 구별하고 검출하기 위해 머신 학습 기술을 통합할 수 있다.
동작 720에서, 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 얼굴 랜드마크에 관한 장애물의 로케이션을 결정한다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 장애물에 근접하게 위치한 하나 이상의 얼굴 랜드마크를 식별한다. 특성 컴포넌트(240)는 또한, 장애물의 영역 내에서 예상되지만 존재하지 않는 하나 이상의 얼굴 랜드마크를 식별할 수 있다.
동작 730에서, 특성 컴포넌트(240)는 장애물을 한 세트의 템플릿들로부터 선택된 템플릿에 정합시킨다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 동작 720에서 결정된 장애물의 로케이션에 기초하여 템플릿들의 세트로부터 템플릿을 선택한다. 예를 들어, 템플릿들의 세트는, 안경 템플릿, 얼굴 모발 템플릿, 및 의류 템플릿(예를 들어, 모자 템플릿, 헬멧 템플릿, 스카프 템플릿, 또는 머리 덮개 템플릿)을 포함할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는 장애물이 모발 영역 또는 얼굴의 이마를 나타내는 얼굴 랜드마크의 일부를 가리는 한 세트의 모자 템플릿들을 의류 템플릿들로부터 선택할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는, 장애물이 눈과 코를 나타내는 얼굴 랜드마크를 둘러싸거나 이에 근접하게 위치한 한 세트의 안경 템플릿들을 선택할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는 장애물이 입 또는 턱 라인을 나타내는 얼굴 랜드마크에 근접하게 위치하거나 이를 가리는 한 세트의 얼굴 모발 템플릿들을 선택할 수 있다.
동작들 710, 720 및 730을 이용하여 설명되었지만, 특성 컴포넌트(240)는, 장애물을 식별하고, 특성규정하며, 정합하기 위해 임의의 적절한 순서로 이들 동작들을 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는, 장애물이 흔하게 나타나는 얼굴의 일부의 한 영역을 선택하기 위해 동작 720을 수행할 수 있다. 그 다음, 특성 컴포넌트(240)는 선택된 영역에 장애물이 존재하는지를 식별하기 위해 얼굴 랜드마크를 이용하는 동작 710을 수행할 수 있다. 동작 710에서, 특성 컴포넌트(240)는 장애물을 식별하기 위해 하나 이상의 머신 학습 또는 모델링 기술을 이용할 수 있다. 그 다음, 특성 컴포넌트(240)는 장애물을 템플릿에 정합시키는 동작 730을 수행할 수 있다.
일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)가 얼굴의 하위 부분에서 장애물을 검출하는 경우, 특성 컴포넌트(240)는 장애물을 얼굴 모발로서 식별하고 얼굴 모발의 표현을 얼굴의 표현에 적용하는 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다. 특성 모듈(240)은 SQI 2진화 행렬을 생성하거나 SQI 2진화를 수행하여 피부 영역에 대한 2진 이미지 또는 평활화된 이미지를 생성하고 얼굴 모발 영역에 대한 인식가능한 패턴을 제공한다. 일부 예에서, 특성 컴포넌트(240)는 질감 인식 동작을 수행한다. 질감 인식 동작은 얼굴 모발의 존재를 나타내는 장애물의 하나 이상의 영역 내의 픽셀들을 식별할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는 장애물의 영역 내의 얼굴 모발을 검출하기 위해 질감 인식 동작을 위한 컬러, 형상 또는 다른 적절한 표시자를 이용할 수 있다. 그 다음, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴 모발을 나타내는 질감 표시자를 공유하는 장애물 영역 내의 이웃 픽셀들을 식별할 수 있다.
특성 컴포넌트(240)는 장애물 영역을 한 세트의 장애물 서브영역들로 분할하여 얼굴의 다양한 부분에서 얼굴 모발 장애물을 식별할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는, 콧수염 영역(예를 들어, 입의 코너들에 근접한 얼굴 상에서 아래쪽으로 연장되는 코와 윗 입술 사이의 영역), 턱 영역, 및 구레나룻 영역(예를 들어, 2개의 영역, 각각이 귀에 근접한 위치로부터 턱 라인을 향해 아래쪽으로 연장되고 귀로부터 입을 향해 연장됨)에 관한 질감 인식 동작을 수행할 수 있다. 각각의 장애물 서브영역에 대해, 특성 컴포넌트(240)는 서브영역에서 검출된 얼굴 모발 장애물의 형상 및 컬러에 근접한 형상 및 컬러를 갖는 얼굴 모발 장애물에 대한 템플릿을 선택할 수 있다.
일단 특성 컴포넌트(240)가 템플릿 세트(예를 들어, 한 세트의 모자 템플릿, 한 세트의 안경 템플릿, 또는 한 세트의 얼굴 모발 템플릿)를 선택하고 나면, 특성 컴포넌트(240)는 장애물에 대한 근사치로서 역할을 하는 템플릿을 템플릿 세트로부터 식별할 수 있다. 일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 장애물과 가장 근접하게 정합되는 하나 이상의 치수 또는 특성을 갖는 템플릿 세트 중의 템플릿을 식별하기 위해 객체 및 템플릿 세트에 대한 에지 인식을 수행한다. 템플릿을 선택하면, 특성 컴포넌트(240)는 선택된 템플릿을 얼굴의 표현에 적용하기 위해 아바타 컴포넌트(250)에 전달한다. 단일 장애물 및 단일 템플릿으로서 설명되었지만, 특성 컴포넌트(240)는 복수의 장애물을 식별하고 복수의 장애물 각각에 적절한 템플릿을 선택할 수 있다. 예를 들어, 특성 컴포넌트(240)는 안경 및 턱수염을 나타내는 2개의 장애물을 식별할 수 있다. 특성 컴포넌트(240)는 안경 장애물과 일치하는 안경 템플릿 및 턱수염 장애물과 일치하는 턱수염 템플릿을 선택할 수 있다.
일부 실시예에서, 특성 컴포넌트(240)는 주름의 검출과 얼굴 표현으로의 주름의 적용을 위해 조향가능한 필터를 이용한다. 특성 컴포넌트(240)는 조향가능한 필터를 이용하여 얼굴의 표면 상의 라인들(예를 들어, 이마 및 입 주변)을 검출할 수 있다. 일단 검출되고 나면, 특성 컴포넌트(240)는 얼굴의 표현에 적용하기 위한 주름 템플릿을 선택할 수 있다. 일부 예에서, 각각의 주름에 대해, 특성 컴포넌트(240)는 주름에 대한 라인이 미리결정된 길이를 초과하는지를 결정하고 라인을 주름에 맞춘다. 특성 컴포넌트(240)는 하나 이상의 얼굴 랜드마크에 대한 각각의 주름의 상대적 위치를 결정할 수 있다. 그 다음, 특성 컴포넌트(240)는 주름의 형상 및 상대적 위치를 얼굴 표현에 전송할 수 있다.
예들
본 명세서에 개시된 장치 및 방법을 더욱 양호하게 예시하기 위해, 비제한적인 예들의 목록이 여기에 제공된다:
1. 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법은, 얼굴의 적어도 일부를 묘사하는 하나 이상의 이미지를 수신하는 단계; 상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 검출하는 단계; 상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부 내의 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하는 단계; 상기 얼굴의 일부 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 검출하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 나타내는 하나 이상의 특성을 결정하는 단계; 및 상기 하나 이상의 특성 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 얼굴의 상기 적어도 하나의 일부에 대한 얼굴의 표현을 생성하는 단계를 포함한다.
2. 예 1의 방법에서, 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하는 단계는, 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 하나 이상의 거리를 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
3. 예 1 또는 예 2의 방법에서, 상기 거리를 결정하는 단계는, 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제1 거리를 결정하는 단계; 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈과 코를 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제2 거리를 결정하는 단계; 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈과 입을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제3 거리를 결정하는 단계; 및 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈과 턱을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제4 거리를 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
4. 예 1 내지 예 3 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는, 상기 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 상기 하나 이상의 거리에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 성별(gender)을 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
5. 예 1 내지 예 4 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는, 상기 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 상기 하나 이상의 거리에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 인종 식별자를 결정하는 단계; 및 상기 얼굴의 일부 상의 관심 영역을 식별하고 상기 관심 영역 내에 묘사된 평균 컬러를 추출함으로써 피부색을 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
6. 예 1 내지 예 5 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는, 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 및 상기 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 상기 하나 이상의 거리에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 턱 형상을 결정하는 단계; 및 폴리라인(polyline)을 상기 턱 형상에 맞추는 단계를 추가로 포함한다.
7. 예 1 내지 예 6 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는, 상기 얼굴의 일부 내의 하나 이상의 홍채를 식별하는 단계; 및 상기 하나 이상의 홍채에 대한 우세 컬러(prevailing color)을 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
8. 예 1 내지 예 7 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 홍채를 식별하는 단계는, 상기 하나 이상의 홍채를 둘러싸는 하나 이상의 눈의 형상을 결정하는 단계; 상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여 상기 형상의 높이를 결정하는 단계; 및 상기 하나 이상의 눈의 형상의 높이에 기초하여 홍채 치수를 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
9. 예 1 내지 예 8 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는, 상기 얼굴의 일부의 하나 이상의 눈썹 영역을 결정하는 단계; 및 상기 하나 이상의 눈썹 영역의 하나 이상의 형상을 식별하는 단계를 추가로 포함한다.
10. 예 1 내지 예 9 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는, 상기 얼굴의 일부의 입술 영역을 결정하는 단계; 상기 입술 영역 내의 하나 이상의 입술의 형상을 식별하는 단계; 및 상기 입술 영역의 우세 컬러를 식별하는 단계를 추가로 포함한다.
11. 예 1 내지 예 10 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는, 상기 얼굴의 일부의 모발 영역을 결정하는 단계; 상기 모발 영역에 대한 모발 질감을 결정하는 단계; 상기 모발 영역의 우세 컬러를 식별하는 단계; 및 상기 모발 영역의 하나 이상의 스타일 특성을 식별하는 단계를 추가로 포함한다.
12. 예 1 내지 예 11 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는, 상기 얼굴의 일부의 코를 식별하는 단계; 상기 코의 폭과 콧대의 폭을 결정하는 단계; 및 콧구멍의 가시 영역 및 코에 근접한 하나 이상의 에지를 결정함으로써 코 경사를 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
13. 예 1 내지 예 12 중 어느 하나 이상의 예의 방법에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는, 상기 얼굴의 일부 상의 장애물을 식별하는 단계; 상기 얼굴 랜드마크들 중 하나 이상에 관한 상기 장애물의 로케이션을 결정하는 단계; 및 상기 장애물을 한 세트의 템플릿으로부터 선택된 템플릿에 정합시키는 단계를 추가로 포함한다.
14. 시스템은, 하나 이상의 프로세서; 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 ‹š, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하는 프로세서 실행가능한 명령어들을 반송하고 상기 하나 이상의 프로세서에 결합된 프로세서-판독가능한 저장 디바이스를 포함하고, 상기 동작들은, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 얼굴의 적어도 일부를 묘사하는 하나 이상의 이미지를 수신하는 동작; 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 검출하는 동작; 상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부 내의 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하는 동작; 상기 얼굴의 일부 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 검출하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 나타내는 하나 이상의 특성을 결정하는 동작; 및 상기 하나 이상의 특성 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 얼굴의 상기 적어도 하나의 일부에 대한 얼굴의 표현을 생성하는 동작을 포함한다.
15. 예 14의 시스템에서, 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하는 동작은, 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제1 거리를 결정하는 동작; 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈과 코를 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제2 거리를 결정하는 동작; 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈과 입을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제3 거리를 결정하는 동작; 및 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈과 턱을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제4 거리를 결정하는 동작을 추가로 포함한다.
16. 예 14 또는 예 15의 시스템에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 동작은, 상기 제1 거리, 상기 제2 거리, 상기 제3 거리, 및 상기 제4 거리 중 하나 이상에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 성별을 결정하는 동작을 추가로 포함한다.
17. 머신의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 머신으로 하여금 동작들을 수행하게 하는 프로세서 실행가능한 명령어들을 반송하는 프로세서-판독가능한 저장 디바이스로서, 상기 동작들은, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 얼굴의 적어도 일부를 묘사하는 하나 이상의 이미지를 수신하는 동작; 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 검출하는 동작; 상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부 내의 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하는 동작; 상기 얼굴의 일부 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 검출하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 나타내는 하나 이상의 특성을 결정하는 동작; 및 상기 하나 이상의 특성 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 얼굴의 상기 적어도 하나의 일부에 대한 얼굴의 표현을 생성하는 동작을 포함한다.
18. 예 17의 프로세서-판독가능한 저장 디바이스에서, 상기 동작들은, 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제1 거리를 결정하는 동작; 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈과 코를 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제2 거리를 결정하는 동작; 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈과 입을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제3 거리를 결정하는 동작; 및 상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈과 턱을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제4 거리를 결정하는 동작을 추가로 포함한다.
19. 예 17 또는 예 18의 프로세서-판독가능한 저장 디바이스에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 동작은, 상기 제1 거리, 상기 제2 거리, 상기 제3 거리, 및 상기 제4 거리 중 하나 이상에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 성별을 결정하는 동작을 추가로 포함한다.
20. 예 17 내지 예 19 중 어느 하나 이상의 예의 프로세서-판독가능한 저장 디바이스에서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 동작은, 상기 얼굴의 일부 내에서 하나 이상의 홍채를 식별하는 동작; 상기 하나 이상의 홍채를 둘러싸는 하나 이상의 눈의 형상을 결정하는 동작; 상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여 상기 형상의 높이를 결정하는 동작; 상기 하나 이상의 눈의 형상의 높이에 기초하여 홍채 치수를 결정하는 동작; 및 상기 하나 이상의 홍채에 대한 우세 컬러를 결정하는 동작을 추가로 포함한다.
21. 머신의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 머신으로 하여금 예 1 내지 예 13 중 어느 한 예의 방법을 실행하게 하는 프로세서 실행가능한 명령어들을 반송하는 머신-판독가능한 매체.
본 장치 및 방법들의 이들 및 다른 예들과 피처들은 상세한 설명에서 부분적으로 전술되었다. 요약 및 예들은 본 발명의 주제의 비제한적인 예를 제공하기 위한 것이다. 이것은 철저한 또는 빠짐없는 설명을 제공하기 위한 것이 아니다. 상세한 설명은 본 발명의 주제에 관한 추가 정보를 제공하기 위해 포함된다.
모듈, 컴포넌트, 및 로직
소정 실시예들은, 여기서 로직 또는 다수의 컴포넌트, 모듈 또는 메커니즘을 포함하는 것으로서 설명된다. 컴포넌트들은 하드웨어 컴포넌트들을 구성할 수 있다. "하드웨어 모듈"은, 소정의 동작을 수행할 수 있는 유형 유닛(tangible unit)이며, 소정의 물리적 방식으로 구성되거나 배열될 수 있다. 다양한 예시적인 실시예에서, 컴퓨터 시스템(예를 들어, 독립형 컴퓨터 시스템, 클라이언트 컴퓨터 시스템, 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어, 적어도 하나의 하드웨어 프로세서, 프로세서, 또는 프로세서 그룹)은, 본 명세서에서 설명된 소정의 동작들을 수행하도록 동작하는 하드웨어 컴포넌트로서 소프트웨어(예를 들어, 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의해 구성된다.
일부 실시예에서, 하드웨어 컴포넌트는, 기계적으로, 전자적으로, 또는 이들의 임의의 적절한 조합으로 구현된다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트는 소정의 동작들을 수행하도록 영구적으로 구성된 전용 회로 또는 로직을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트는, FPGA(Field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등의 특별-목적 프로세서일 수 있다. 하드웨어 컴포넌트는 또한, 소정의 동작들을 수행하도록 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성된 프로그램가능한 로직 또는 회로를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트는, 범용 프로세서 또는 다른 프로그램가능한 프로세서 내에 포함된 소프트웨어를 포함할 수 있다. 기계적으로, 전용 및 영구적으로 구성된 회로로, 또는 일시적으로 구성된 회로(예를 들어, 소프트웨어에 의해 구성됨)로 하드웨어 컴포넌트를 구현하려는 결정은, 비용 및 시간 고려사항에 의해 결정될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
따라서, "하드웨어 컴포넌트"라는 구문은, 소정 방식으로 동작하거나 본 명세서에서 설명된 소정 동작들을 수행하도록 물리적으로 구성되거나, 영구적으로 구성되거나(예를 들어, 하드와이어드(hardwired)), 또는 일시적으로 구성된(예를 들어, 프로그램된) 유형 엔티티(tangible entity)를 포괄하는 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용될 때, "하드웨어-구현된 컴포넌트"란 하드웨어 컴포넌트를 말한다. 하드웨어 컴포넌트들이 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그램되는) 실시예들을 고려할 때, 하드웨어 컴포넌트들 각각은 임의의 한 시점에서 구성되거나 인스턴스화될 필요는 없다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트가 소프트웨어에 의해 특별-목적 프로세서가 되도록 구성된 범용 프로세서를 포함하는 경우, 범용 프로세서는 상이한 시간들에서 (예를 들어, 상이한 하드웨어 컴포넌트들을 포함하는) 각각 상이한 특별-목적 프로세서들로서 구성될 수 있다. 소프트웨어는, 그에 따라 특정한 프로세서 또는 프로세서들을 구성하여, 예를 들어 한 시점에서는 특정한 하드웨어 컴포넌트를 구성하고 상이한 시점에서 상이한 하드웨어 컴포넌트를 구성할 수 있다.
하드웨어 컴포넌트는 다른 하드웨어 컴포넌트들에 정보를 제공하고 이로부터 정보를 수신할 수 있다. 따라서, 설명된 하드웨어 컴포넌트들은 통신가능하게 결합된 것으로 간주될 수 있다. 복수의 하드웨어 컴포넌트가 동시에 존재하는 경우, 통신은 2개 이상의 하드웨어 컴포넌트들 사이에서 (예를 들어, 적절한 회로 및 버스를 통한) 신호 전송을 통해 달성될 수 있다. 복수의 하드웨어 컴포넌트들이 상이한 시간들에서 구성되거나 인스턴스화되는 실시예에서, 이러한 하드웨어 컴포넌트들 사이의 통신은, 예를 들어, 복수의 하드웨어 컴포넌트들이 액세스하는 메모리 구조 내의 정보의 저장 및 검색을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 컴포넌트는 소정의 동작을 수행하고 그 동작의 출력을 통신가능하게 결합된 메모리 디바이스에 저장한다. 그 다음, 또 다른 하드웨어 컴포넌트는, 나중에, 메모리 디바이스에 액세스하여 저장된 출력을 검색 및 처리할 수 있다. 하드웨어 컴포넌트는 또한, 입력 또는 출력 디바이스와의 통신을 개시할 수 있고, 자원(예를 들어, 정보 모음)에 관해 동작할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 예시적인 방법들의 다양한 동작들은, 적어도 부분적으로, 관련 동작들을 수행하도록 (예를 들어, 소프트웨어에 의해) 일시적으로 구성되거나 영구적으로 구성된 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 일시적으로 또는 영구적으로 구성되어 있는지에 관계없이, 이러한 프로세서들은 본 명세서에서 설명된 동작 또는 기능을 수행하도록 동작하는 프로세서-구현된 컴포넌트들을 구성한다. 본 명세서에서 사용될 때, "프로세서-구현된 컴포넌트"란 프로세서를 이용하여 구현된 하드웨어 컴포넌트를 말한다.
유사하게, 본 명세서에서 설명된 방법들은 적어도 부분적으로 프로세서-구현될 수 있고, 여기서, 특정한 프로세서 또는 프로세서들은 하드웨어의 한 예이다. 예를 들어, 방법의 동작들 중 적어도 일부는 프로세서 또는 프로세서-구현된 컴포넌트에 의해 수행될 수 있다. 게다가, 프로세서는 또한, "클라우드 컴퓨팅" 환경에서 관련 동작의 수행을 지원하도록 또는 "서비스로서의 소프트웨어"(SaaS)로서 동작할 수 있다. 예를 들어, 동작들 중 적어도 일부는, (프로세서들을 포함하는 머신의 예로서의) 컴퓨터들의 그룹에 의해 수행될 수 있고, 이들 동작들은 네트워크(예를 들어, 인터넷) 및 적절한 인터페이스(예를 들어, 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API))를 통해 액세스가능하다.
소정 동작들의 수행은, 단일 머신 내에 존재할 뿐만 아니라 다수의 머신들에 걸쳐 배치된, 프로세서들 사이에서 분산될 수 있다. 일부 예시적인 실시예에서, 프로세서 또는 프로세서-구현된 컴포넌트들은 단일의 지리적 로케이션에(예를 들어, 가정 환경, 사무실 환경, 또는 서버 팜 내에) 위치한다. 다른 예시적인 실시예에서, 프로세서 또는 프로세서-구현된 컴포넌트들은 다수의 지리적 로케이션에 걸쳐 분산된다.
애플리케이션들
도 8은, 일부 실시예에 따른, 모바일 운영 체제(예를 들어, IOS™, ANDROID™, WINDOWS® Phone 또는 기타의 모바일 운영 체제)를 실행하는 예시적인 모바일 디바이스(800)를 나타낸다. 일 실시예에서, 모바일 디바이스(800)는 사용자(802)로부터 촉각 데이터를 수신하도록 동작가능한 터치 스크린을 포함한다. 예를 들어, 사용자(802)는 모바일 디바이스(800)를 물리적으로 터치(804)할 수 있고, 터치(804)에 응답하여, 모바일 디바이스(800)는, 터치 위치, 터치 힘, 또는 제스처 모션 등의 촉각 데이터를 결정할 수 있다. 다양한 예시적인 실시예에서, 모바일 디바이스(800)는 애플리케이션을 론칭하거나 모바일 디바이스(800)의 다양한 양태를 관리하도록 동작가능한 홈 스크린(806)(예를 들어 IOS™ 상의 Springboard)을 디스플레이한다. 일부 예시적인 실시예에서, 홈 스크린(806)은, 배터리 수명, 접속성, 또는 기타의 하드웨어 상태 등의, 상태 정보를 제공한다. 사용자(802)는 각각의 사용자 인터페이스 요소에 의해 점유된 영역을 터치함으로써 사용자 인터페이스 요소를 활성화할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자(802)는 모바일 디바이스(800)의 애플리케이션과 상호작용한다. 예를 들어, 홈 스크린(806)에 포함된 특정한 아이콘에 의해 점유된 영역을 터치하는 것은 그 특정한 아이콘에 대응하는 애플리케이션의 론칭을 야기한다.
모바일 디바이스(800)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 촬영 디바이스(808)를 포함한다. 촬영 디바이스는, 비디오 스트림 또는 하나 이상의 연속적인 이미지를 캡처할 수 있는 모바일 디바이스(800)에 결합된 카메라 또는 기타 임의의 디바이스일 수 있다. 촬영 디바이스(808)는 아바타 생성 시스템(160) 또는 선택가능한 사용자 인터페이스 요소에 의해 트리거되어 비디오 스트림 또는 일련의 이미지들의 캡처를 개시하고 비디오 스트림 또는 일련의 이미지들을 본 개시내용에서 설명된 하나 이상의 방법에 따라 처리하기 위해 아바타 생성 시스템(160)에 전달할 수 있다.
네이티브 애플리케이션(예를 들어, Objective-C, Swift, 또는 IOS™ 상에서 실행중인 다른 적절한 언어로 프로그램된 애플리케이션, 또는 ANDROID™에서 실행되는 Java로 프로그램된 애플리케이션), 모바일 웹 애플리케이션(예를 들어, HTML5(Hypertext Markup Language-5)로 작성된 애플리케이션) 또는 하이브리드 애플리케이션(예를 들어, HTML5 세션을 론칭하는 네이티브 쉘 애플리케이션) 등의, 많은 다양한 애플리케이션들("앱"이라고도 함)이 모바일 디바이스(800) 상에서 실행될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(800)는, 메시징 앱, 오디오 녹음 앱, 카메라 앱, 북 리더 앱, 미디어 앱, 피트니스 앱, 파일 관리 앱, 로케이션 앱, 브라우저 앱, 설정 앱, 연락처 앱, 전화 통화 앱, 또는 기타의 앱(예를 들어, 게임 앱, 소셜 네트워킹 앱, 바이오메트릭 모니터링 앱)을 포함한다. 또 다른 예에서, 모바일 디바이스(800)는, 일부 실시예에 따라, 사용자가 미디어 콘텐츠를 포함하는 임시 메시지를 교환하는 것을 허용하는 SNAPCHAT® 등의 소셜 메시징 앱(810)을 포함한다. 이 예에서, 소셜 메시징 앱(810)은 본 명세서에서 설명된 실시예들의 양태들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 소셜 메시징 애플리케이션은 사용자 및 소셜 메시징 애플리케이션에 의해 생성된 임시 미디어 갤러리(ephemeral gallery of media)를 포함한다. 이러한 갤러리는, 사용자에 의해 게시되고 사용자의 연락처(예를 들어, "친구")가 볼 수 있는 비디오 또는 사진으로 구성될 수 있다. 대안으로서, 공개 갤러리는, 애플리케이션의 임의의 사용자로부터의 (및 모든 사용자에 의해 액세스가능한) 미디어로 구성된 소셜 메시징 애플리케이션 관리자에 의해 생성될 수 있다. 역시 또 다른 실시예에서, 소셜 메시징 애플리케이션은, 소셜 메시징 애플리케이션의 플랫폼 상의 발행자에 의해 생성되고 임의의 사용자에 의해 액세스될 수 있는 기사 및 기타의 콘텐츠로 구성된 "잡지" 피처를 포함할 수 있다. 이들 환경들 또는 플랫폼들 중 임의의 것이 본 발명의 개념을 구현하는데 이용될 수 있다.
일부 실시예에서, 임시 메시지 시스템은, 시청 시간 또는 시청 완료 등의 삭제 트리거 이벤트에 후속하여 삭제되는 임시 비디오 클립 또는 이미지를 갖는 메시지를 포함할 수 있다. 이러한 실시예에서, 아바타 생성 시스템(160)을 구현하는 디바이스는, 임시 비디오 클립이 디바이스에 의해 캡처되고 임시 비디오 클립을 임시 메시지 시스템을 이용하여 또 다른 디바이스에 전송할 때, 임시 비디오 클립 내의 얼굴을 식별, 추적, 추출 및 그 표현을 생성할 수 있다.
소프트웨어 아키텍처
도 9는 전술된 디바이스들 상에 설치될 수 있는 소프트웨어의 아키텍처(902)를 나타내는 블록도(900)이다. 도 9는 소프트웨어 아키텍처의 비제한적 예일 뿐이고, 본 명세서에서 설명된 기능을 가능하게 하기 위해 많은 다른 아키텍처가 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 다양한 실시예에서, 소프트웨어(902)는, 프로세서(1010), 메모리(1030), 및 I/O 컴포넌트(1050)를 포함하는 도 10의 머신(1000) 등의 하드웨어에 의해 구현된다. 이러한 예시적인 아키텍처에서, 소프트웨어(902)는 각각의 계층이 특정한 기능을 제공할 수 있는 계층들의 스택으로서 개념화될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어(902)는, 운영 체제(904), 라이브러리(906), 프레임워크(908), 및 애플리케이션(910) 등의 계층들을 포함한다. 동작상, 애플리케이션(910)은, 일부 실시예에 따라, 소프트웨어 스택을 통해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 호출(912)을 기동하고, API 호출(912)에 응답하여 메시지(914)를 수신한다.
다양한 구현에서, 운영 체제(904)는 하드웨어 자원을 관리하고 공통 서비스를 제공한다. 운영 체제(904)는, 예를 들어, 커널(920), 서비스(922) 및 드라이버(924)를 포함한다. 커널(920)은 일부 실시예에 따라 하드웨어와 기타의 소프트웨어 계층들 사이의 추상화 계층(abstraction layer)으로서 기능한다. 예를 들어, 커널(920)은, 특히, 메모리 관리, 프로세서 관리(예를 들어, 스케줄링), 컴포넌트 관리, 네트워킹, 및 보안 설정을 제공한다. 서비스(922)는 다른 소프트웨어 계층들에 대한 다른 공통 서비스를 제공할 수 있다. 일부 실시예에 따라, 드라이버(924)는 기저 하드웨어를 제어하거나 이와 인터페이싱하는 것을 담당한다. 예를 들어, 드라이버(924)는, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, BLUETOOTH® 드라이버, 플래시 메모리 드라이버, 직렬 통신 드라이버(예를 들어, USB 드라이버), WI-FI® 드라이버, 오디오 드라이버, 전력 관리 드라이버 등을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 라이브러리(906)는 애플리케이션(910)에 의해 이용되는 로우 레벨 공통 인프라스트럭처를 제공한다. 라이브러리(906)는, 메모리 할당 함수, 문자열 조작 함수, 수학 함수 등의 함수를 제공할 수 있는 시스템 라이브러리(930)(예를 들어, C 표준 라이브러리)를 포함할 수 있다. 또한, 라이브러리(906)는, 미디어 라이브러리(예를 들어, MPEG4(Moving Picture Experts Group-4), H.264 또는 AVC(Advanced Video Coding), MP3(Moving Picture Experts Group Layer-3), AAC(Advanced Audio Coding), AMR(Adaptive Multi-Rate) 오디오 코덱, JPEG 또는 JPG(Joint Photographic Experts Group), PNG(Portable Network Graphics) 등의 다양의 미디어 포멧의 프리젠테이션과 조작을 지원하는 라이브러리들) 그래픽 라이브러리(예를 들어, 그래픽 콘텐츠를 디스플레이 상에서 2차원(2D) 및 3차원(3D)으로 렌더링하는데 이용되는 OpenGL 프레임워크), 데이터베이스 라이브러리(예를 들어, 다양한 관계형 데이터베이스 기능을 제공하는 SQLite), 웹 라이브러리(예를 들어, 웹 브라우징 기능을 제공하는 WebKit) 등의 API 라이브러리(932)를 포함할 수 있다. 라이브러리(906)는 또한, 많은 다른 API를 애플리케이션(910)에 제공하는 광범위한 다른 라이브러리(934)를 포함할 수 있다.
프레임워크(908)는 일부 실시예에 따라 애플리케이션(910)에 의해 이용될 수 있는 하이 레벨 공통 인프라스트럭처를 제공한다. 예를 들어, 프레임워크(908)는, 다양한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기능, 하이-레벨 자원 관리, 하이-레벨 로케이션 서비스 등을 제공한다. 프레임워크(908)는 애플리케이션(910)에 의해 이용될 수 있는 광범위한 스펙트럼의 다른 API들을 제공할 있으며, 그 중 일부는 특정한 운영 체제 또는 플랫폼 특유일 수 있다.
한 예시적인 실시예에서, 애플리케이션(910)은, 홈 애플리케이션(950), 연락처 애플리케이션(952), 브라우저 애플리케이션(954), 북 리더 애플리케이션(956), 로케이션 애플리케이션(958), 미디어 애플리케이션(960), 메시징 애플리케이션(962), 게임 애플리케이션(964), 및 제3자 애플리케이션(966)과 같은 다른 애플리케이션의 광범위한 구색을 포함한다. 일부 실시예에 따르면, 애플리케이션(910)은 프로그램에서 정의된 기능들을 실행하는 프로그램이다. 객체 지향형 프로그래밍 언어(Objective-C, Java 또는 C++) 또는 절차형 프로그래밍 언어(예를 들어, C 또는 어셈블리 언어) 등의 다양한 방식으로 구조화된 애플리케이션(910)을 생성하기 위해 다양한 프로그래밍 언어가 이용될 수 있다. 특정한 예에서, 제3자 애플리케이션(966)(예를 들어, 특정한 플랫폼의 벤더 이외의 엔티티에 의해 ANDROID™ 또는 IOS™ 소프트웨어 개발 킷(SDK)을 이용하여 개발된 애플리케이션)은, IOS™, ANDROID™, WINDOWS® PHONE 또는 다른 모바일 운영 체제 등의 모바일 운영 체제 상에서 실행되는 모바일 소프트웨어일 수 있다. 이 예에서, 제3자 애플리케이션(966)은 본 명세서에서 설명된 기능을 가능하게 하기 위해 운영 체제(904)에 의해 제공되는 API 호출(912)을 기동할 수 있다.
예시적인 머신 아키텍처 및 머신-판독가능한 매체
도 10은, 머신-판독가능한 매체(예를 들어, 비일시적인 머신-판독가능한 저장 매체)로부터 명령어들(예를 들어, 프로세서 실행가능한 명령어들)을 판독하여 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 것을 수행할 수 있는, 일부 실시예에 따른 머신(1000)의 컴포넌트들을 나타내는 블록도이다. 구체적으로, 도 10은 예시적인 형태의 컴퓨터 시스템으로 된 머신(1000)의 개략적 표현을 도시하며, 머신 내부에서, 머신(1000)으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 것을 수행하게 하기 위한 명령어들(1016)(예를 들어, 소프트웨어, 프로그램, 애플리케이션, 애플릿, 앱 또는 기타의 실행가능한 코드)이 실행될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 머신(1000)은 독립형 디바이스로서 동작하거나 다른 머신에 결합(예를 들어, 네트워킹)될 수 있다. 네트워킹된 배치에서, 머신(1000)은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 머신 또는 클라이언트 머신의 용량에서 동작하거나, 피어-투-피어(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신(1000)은, 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 넷북, 셋탑 박스(STB), PDA(personal digital assistant), 엔터테인먼트 미디어 시스템, 셀룰러 전화, 스마트 폰, 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스(예를 들어, 스마트 시계), 스마트 홈 디바이스(예를 들어, 스마트 어플라이언스), 기타의 스마트 디바이스, 웹 어플라이언스, 네트워크 라우터, 네트워크 스위치, 네트워크 브릿지, 또는 머신(1000)에 의해 취해질 동작들을 명시하는 명령어(1016)들을 순차적으로 또는 기타의 방식으로 실행할 수 있는 임의의 머신을 포함할 수 있지만, 이것으로 제한되는 것은 아니다. 또한, 단 하나의 머신(1000)이 예시되어 있지만, "머신"이라는 용어는 또한, 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 것을 수행하기 위해 명령어(1016)들을 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 머신들의 집합체(1000)를 포함하는 것으로 간주되어야 한다.
다양한 실시예에서, 머신(1000)은, 버스(1002)를 통해 서로 통신하도록 구성될 수 있는 프로세서(1010), 메모리(1030), 및 I/O 컴포넌트(1050)를 포함한다. 한 예시적인 실시예에서, 프로세서(1010)(예를 들어, 중앙 처리 유닛(CPU), RISC(Reduced Instruction Set Computing) 프로세서, CISC(Complex Instruction Set Computing) 프로세서, GPU(Graphics Processing Unit), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor)(DSP), 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit)(ASIC), 무선 주파수 집적 회로(RFIC), 또 다른 프로세서, 또는 이들의 임의의 적절한 조합)는, 예를 들어, 명령어(1016)를 실행할 수 있는 프로세서(1012) 및 프로세서(1014)를 포함한다. "프로세서"라는 용어는, 명령어들을 동시에 실행할 수 있는 2개 이상의 독립된 프로세서("코어"라고도 함)를 포함할 수 있는 멀티-코어 프로세서를 포함하는 것을 의도한다. 도 10은 복수의 프로세서를 도시하지만, 머신(1000)은 단일 코어를 갖는 단일 프로세서, 다중 코어를 갖는 단일 프로세서(예를 들어, 멀티-코어 프로세서), 단일 코어를 갖는 다중 프로세서, 다중 코어를 갖는 다중 프로세서, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 메모리(1030)는, 버스(1002)를 통해 프로세서(1010)가 액세스할 수 있는, 메인 메모리(1032), 정적 메모리(1034), 및 저장 유닛(1036)을 포함한다. 저장 유닛(1036)은, 본 명세서에서 설명된 방법론들 또는 기능들 중 임의의 것을 구현하는 명령어(1016)들이 저장되는 머신-판독가능한 매체(1038)를 포함할 수 있다. 명령어(1016)들은 또한, 머신(1000)에 의한 그 실행 동안에, 완전히 또는 적어도 부분적으로, 메인 메모리(1032) 내에, 정적 메모리(1034) 내에, 프로세서(1010)들 중 적어도 하나 내에(예를 들어, 프로세서의 캐시 메모리 내에), 또는 이들의 임의의 적절한 조합 내에 존재할 수 있다. 따라서, 다양한 실시예에서, 메인 메모리(1032), 정적 메모리(1034), 및 프로세서(1010)들은 머신-판독가능한 매체(1038)로서 간주된다.
본 명세서에서 사용될 때, "메모리"라는 용어는, 데이터를 일시적으로 또는 영구적으로 저장할 수 있는 머신-판독가능한 매체(1038)를 말하며, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 버퍼 메모리, 플래시 메모리, 및 캐시 메모리를 포함하지만 이것으로 제한되지 않는 것으로 간주된다. 머신-판독가능한 매체(1038)가 예시적인 실시예에서 단일 매체인 것으로 도시되어 있지만, "머신-판독가능한 매체"라는 용어는 명령어(1016)를 저장할 수 있는 단일 매체 또는 복수의 매체(예를 들어, 중앙집중형 또는 분산형 데이터베이스, 또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 간주되어야 한다. "머신-판독가능한 매체"라는 용어는 또한, 명령어들이, 머신(1000)의 프로세서들(예를 들어, 프로세서들(1010))에 의해 실행될 때, 머신(1000)으로 하여금 본 명세서에서 설명된 방법론들 중 임의의 것을 수행하게 하도록, 머신(예를 들어, 머신(1000))에 의한 실행을 위한 명령어(예를 들어, 명령어(1016))를 저장할 수 있는 임의의 매체 또는 복수의 매체들의 조합을 포함하는 것으로 간주되어야 한다. 따라서, "머신-판독가능한 매체"란, 단일 저장 장치 또는 디바이스 뿐만 아니라, 복수의 저장 장치 또는 디바이스를 포함하는 "클라우드-기반" 저장 시스템 또는 저장 네트워크를 말한다. "머신-판독가능한 매체"라는 용어는, 그에 따라, 솔리드-스테이트 메모리(예를 들어, 플래시 메모리), 광학 매체, 자기 매체, 기타의 비휘발성 메모리(예를 들어, 소거가능하고 프로그램가능한 판독 전용 메모리(EPROM)), 또는 이들의 임의의 적절한 조합의 형태로 된 데이터 저장소를 포함하지만 이것으로 제한되지 않는 것으로 간주되어야 한다. 머신-판독가능한 명령어를 반송하는 일시적인 캐리어 매체 또는 전송 매체는 머신 판독가능한 매체의 실시예이다.
I/O 컴포넌트(1050)들은, 입력을 수신하고, 출력을 제공하며, 출력을 생성하고, 정보를 전송하며, 정보를 교환하고, 측정치를 캡처하는 등을 수행하는 다양한 컴포넌트를 포함한다. 일반적으로, I/O 컴포넌트(1050)들은 도 10에 도시되지 않은 많은 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다는 것을 이해할 것이다. I/O 컴포넌트(1050)들은 단지 이하의 논의를 간소화하기 위해 기능성에 따라 그룹화되어 있고, 이러한 그룹화는 어떠한 방식으로든 제한하는 것이 아니다. 다양한 예시적인 실시예에서, I/O 컴포넌트(1050)는 출력 컴포넌트(1052) 및 입력 컴포넌트(1054)를 포함한다. 출력 컴포넌트(1052)들은, 시각적 컴포넌트(예를 들어, 플라즈마 디스플레이 패널(PDP), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 액정 디스플레이(LCD), 프로젝터, 또는 CRT(cathode ray tube) 등의 디스플레이), 음향 컴포넌트(예를 들어, 스피커), 햅틱 컴포넌트(예를 들어, 진동 모터), 기타의 신호 생성기 등을 포함한다. 입력 컴포넌트(1054)들은, 영숫자 입력 컴포넌트(예를 들어, 키보드, 영숫자 입력을 수신하도록 구성된 터치 스크린, 사진-광학 키보드, 또는 기타의 영숫자 입력 컴포넌트), 포인트 기반 입력 컴포넌트(예를 들어, 마우스, 터치패드, 트랙볼, 조이스틱, 모션 센서 또는 기타의 포인팅 도구), 촉각 입력 컴포넌트(예를 들어, 물리적 버턴, 터치 또는 터치 제스처의 위치 및 힘을 제공하는 터치 스크린, 또는 기타의 촉각 입력 컴포넌트), 오디오 입력 컴포넌트(예를 들어, 마이크로폰) 등을 포함한다.
일부 추가의 예시적인 실시예에서, I/O 컴포넌트(1050)들은, 특히, 바이오메트릭 컴포넌트(1056), 모션 컴포넌트(1058), 환경 컴포넌트(1060), 또는 위치 컴포넌트(1062)를 포함한다. 예를 들어, 바이오메트릭 컴포넌트(1056)는, 표현(예를 들어, 손 표현, 얼굴 표정, 음성 표현, 몸짓, 또는 입 제스처)을 검출하고, 생체신호(예를 들어, 혈압, 심박수, 체온, 땀 또는 뇌파)를 측정하고, 사람을 식별(예를 들어, 음성 식별, 망막 식별, 얼굴 식별, 지문 식별, 또는 뇌파계 기반 식별)하는 컴포넌트들을 포함한다. 모션 컴포넌트(1058)는, 가속도 센서 컴포넌트(예를 들어, 가속도계), 중력 센서 컴포넌트, 회전 센서 컴포넌트(예를 들어, 자이로스코프) 등을 포함한다. 환경 컴포넌트(1060)는, 예를 들어, 조명 센서 컴포넌트(예를 들어, 광도계), 온도 센서 컴포넌트(예를 들어, 주변 온도를 검출하는 온도계), 습도 센서 컴포넌트, 압력 센서 컴포넌트(예를 들어, 기압계), 음향 센서 컴포넌트(예를 들어, 배경 노이즈를 검출하는 마이크로폰), 근접 센서 컴포넌트(예를 들어, 근처의 물체를 검출하는 적외선 센서), 개스 센서 컴포넌트(예를 들어, 머신 후각 검출 센서, 안전을 위해 위험한 개스의 농도를 검출하거나 대기 중의 오염 물질을 측정하는 개스 검출 센서), 또는 주변의 물리적 환경에 대응하는 표시, 측정치, 또는 신호를 제공할 수 있는 기타의 컴포넌트들을 포함한다. 위치 컴포넌트(1062)는, 로케이션 센서 컴포넌트(예를 들어, GPS 수신기 컴포넌트), 고도 센서 컴포넌트(고도가 도출될 수 있는 기압을 검출하는 고도계 또는 기압계), 배향 센서 컴포넌트(예를 들어, 자력계) 등을 포함한다.
통신은 다양한 기술을 이용하여 구현될 수 있다. I/O 컴포넌트(1050)들은, 머신(1000)을 각각 결합(1082) 및 결합(1072)을 통해 네트워크(1080) 또는 디바이스(1070)에 결합하도록 동작가능한 통신 컴포넌트(1064)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 컴포넌트(1064)는 네트워크 인터페이스 컴포넌트 또는 네트워크(1080)와 인터페이스하기에 적합한 또 다른 디바이스를 포함한다. 추가 예에서, 통신 컴포넌트(1064)는, 유선 통신 컴포넌트, 무선 통신 컴포넌트, 셀룰러 통신 컴포넌트, 근접장 통신(NFC) 컴포넌트, BLUETOOTH® 컴포넌트(예를 들어, BLUETOOTH® Low Energy), WI-FI® 컴포넌트, 및 다른 양태를 통해 통신을 제공하는 기타의 통신 컴포넌트를 포함한다. 디바이스(1070)는, 또 다른 머신 또는 임의의 다양한 주변 디바이스(예를 들어, USB(Universal Serial Bus)를 통해 결합된 주변 디바이스)일 수 있다.
게다가, 일부 실시예에서, 통신 컴포넌트(1064)는 식별자를 검출하거나 식별자를 검출하도록 동작가능한 컴포넌트를 포함한다. 예를 들어, 통신 컴포넌트(1064)는, 무선 주파수 식별(RFID) 태그 판독기 컴포넌트, NFC 스마트 태그 검출 컴포넌트, 광학 판독기 컴포넌트(예를 들어, 범용 제품 코드(UPC) 바코드 등의 일차원 바코드, Quick Response (QR) 코드, Aztec 코드, Data Matrix, Dataglyph, MaxiCode, PDF417, Ultra 코드, Uniform Commercial Code Reduced Space Symbology (UCC RSS)-2D 바 코드, 및 기타의 광학 코드 등의 다차원 바코드를 검출하는 광학 센서), 음향 검출 컴포넌트(예를 들어, 태깅된 오디오 신호를 식별하는 마이크로폰), 또는 이들의 임의의 적절한 조합을 포함한다. 또한, 인터넷 프로토콜(IP) 지오-로케이션(geo-location)을 통한 로케이션, WI-FI® 신호 삼각측량을 통한 로케이션, 특정한 로케이션을 나타낼 수 있는 BLUETOOTH® 또는 NFC 비컨 신호 검출을 통한 로케이션 등의 다양한 정보가 통신 컴포넌트(1064)를 통해 도출될 수 있다.
전송 매체
다양한 예시적인 실시예에서, 네트워크(1080)의 일부는, 애드혹 네트워크, 인트라넷, 엑스트라넷, 가상 사설망(VPN), 근거리 통신망(LAN), 무선 LAN(WLAN), 광역 네트워크(WAN), 무선 WAN(WWAN), 도시권 통신망(Metropolitan Area Network)(MAN), 인터넷, 인터넷의 일부, PSTN(Public Switched Telephone Network)의 일부, POTS(plain old telephone service) 네트워크, 셀룰러 전화 네트워크, 무선 네트워크, WI-FI® 네트워크, 또 다른 유형의 네트워크, 또는 이러한 네트워크들의 2개 이상의 조합일 수 있다. 예를 들어, 네트워크(1080) 또는 네트워크(1080)의 일부는 무선 또는 셀룰러 네트워크를 포함할 수 있고, 결합(1082)은 CDMA(Code Division Multiple Access) 접속, GSM(Global System for Mobile communications) 접속, 또는 다른 유형의 셀룰러 또는 무선 결합을 포함할 수 있다. 이 예에서, 결합(1082)은, 1xRTT(Single Carrier Radio Transmission Technology), EVDO(Evolution-Data Optimized) 기술, GPRS(General Packet Radio Service) 기술, EDGE(Enhanced Data rates for GSM Evolution) 기술, 3G, 4G(fourth generation wireless) 네트워크, UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), HSPA(High Speed Packet Access), WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access), LTE(Long Term Evolution) 표준, 다양한 표준-설정 기구에 의해 정의된 기타의 것들을 포함한 3GPP(third Generation Partnership Project), 기타의 장거리 프로토콜, 또는 기타의 데이터 전송 기술 등의 다양한 유형의 데이터 전송 기술들 중 임의의 것을 구현할 수 있다.
예시적인 실시예에서, 명령어(1016)들은, 네트워크 인터페이스 디바이스(예를 들어, 통신 컴포넌트(1064)에 포함된 네트워크 인터페이스 컴포넌트)를 통해 전송 매체를 이용하여 및 다수의 널리 공지된 프로토콜들 중 임의의 하나(예를 들어, 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP))를 이용하여 네트워크(1080)를 통해 전송되거나 수신된다. 유사하게, 다른 예시적인 실시예에서, 명령어(1016)들은 디바이스(1070)에 대한 결합(1072)(예를 들어, 피어-투-피어 결합)을 통해 전송 매체를 이용하여 전송되거나 수신된다. "전송 매체"라는 용어는, 머신(1000)에 의한 실행을 위한 명령어(1016)를 저장, 인코딩 또는 반송할 수 있고, 이러한 소프트웨어의 전달을 가능하게 하는 디지털 또는 아날로그 통신 신호 또는 기타의 무형 매체를 포함하는 임의의 무형의 매체를 포함하는 것으로 간주되어야 한다.
또한, 머신-판독가능한 매체(1038)는 전파 신호를 구현하지 않는다는 점에서 비일시적(즉, 일시적인 신호를 갖지 않음)이다. 그러나, 머신-판독가능한 매체(1038)를 "비일시적"으로 라벨링하는 것은 매체가 이동 불가능하다는 것을 의미하는 것으로 해석되어서는 안 된다; 매체는 한 물리적 로케이션에서 또 다른 로케이션으로 이동될 수 있는 것으로 간주되어야 한다. 추가로, 머신-판독가능한 매체(1038)는 유형이므로, 매체는 머신-판독가능한 디바이스로 간주될 수 있다.
용어
본 명세서 전체를 통해, 복수의 인스턴스는, 단일 인스턴스로서 설명된 컴포넌트들, 동작들 또는 구조들을 구현할 수 있다. 방법의 개개의 동작들이 별개의 동작들로서 예시되고 설명되지만, 개개의 동작들은 동시에 수행될 수 있고, 동작들이 예시된 순서로 수행될 필요는 없다. 예시적인 구성에서 별개의 컴포넌트들로서 제시된 구조 및 기능은 결합된 구조 또는 컴포넌트로서 구현될 수 있다. 유사하게, 단일 컴포넌트로서 제시된 구조 및 기능은 별개의 컴포넌트들로서 구현될 수 있다. 이들 및 다른 변형, 수정, 추가 및 개선은 본 명세서의 주제의 범위 내에 있다.
본 발명의 주제에 대한 개요가 특정한 예시적인 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 본 개시내용의 실시예들의 더 넓은 범위를 벗어나지 않으면서 이들 실시예들에 대한 다양한 수정 및 변경이 이루어질 수 있다. 본 발명의 주제의 이러한 실시예들은, 여기서, 사실상 하나보다 많은 발명 또는 발명적 개념이 개시되고 있지만, 본 출원의 범위를 임의의 단일의 개시내용이나 발명적 개념으로 자발적으로 제한하려는 의도없이 단지 편의상 "발명"이라는 용어에 의해, 개별적으로 또는 집합적으로 언급될 수 있다.
본 명세서에서 예시된 실시예들은 본 기술분야의 통상의 기술자가 본 명세서에서 개시된 교시를 실시할 수 있게 하도록 충분히 상세하게 설명되었다. 본 개시내용의 범위로부터 벗어나지 않고 구조적 및 논리적 치환과 변경이 이루어질 수 있도록 하는 다른 실시예들이 이용될 수 있고 본 개시내용으로부터 유도될 수 있다. 따라서, 본 상세한 설명은 제한적인 의미로 간주되어서는 안되며, 다양한 실시예들의 범위는 첨부된 청구항들과 이러한 청구항들의 균등물의 전체 범위에 의해서만 정의된다.
본 명세서에서 사용될 때, "또는"이라는 용어는 포함적 또는 배타적 의미로 해석될 수 있다. 게다가, 여기서 단일 인스턴스로서 설명된 자원, 동작, 또는 구조에 대해 복수의 인스턴스가 제공될 수 있다. 추가로, 다양한 자원, 동작, 컴포넌트, 엔진 및 데이터 저장소들 사이의 경계는 다소 임의적이며, 특정한 동작은 특정한 예시적인 구성의 정황에서 예시된 것이다. 기능의 다른 할당들을 구상해 볼 수 있고 본 개시내용의 다양한 실시예의 범위 내에 있을 수 있다. 일반적으로, 예시적인 구성에서 별개의 자원들로서 제시된 구조 및 기능은 결합된 구조 또는 자원으로서 구현될 수 있다. 유사하게, 단일 자원으로서 제시된 구조 및 기능은 별개의 자원들로서 구현될 수 있다. 이들 및 다른 변형, 수정, 추가 및 개선은 첨부된 청구항들로 표현되는 본 개시내용의 실시예들의 범위 내에 있다. 따라서, 본 명세서 및 도면은 제한적 의미라기보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다.

Claims (21)

  1. 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법으로서,
    제1 사용자의 얼굴의 적어도 일부를 묘사하는 하나 이상의 이미지를 수신하는 단계;
    상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 검출하는 단계;
    상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부 내의 얼굴 랜드마크들의 세트(a set of facial landmarks)를 식별하는 단계;
    상기 얼굴의 일부 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 검출하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 나타내는 하나 이상의 특성을 결정하는 단계 - 상기 결정하는 단계는:
    모발 질감과 관련된 모발 내의 에지들, 객체들 또는 형상들을 나타내는 컬러들의 세트 내의 변화들을 검출하는 단계;
    상기 검출된 변화들에 기초하여, 상기 얼굴의 일부의 모발 영역을 결정하는 단계;
    상기 검출된 변화들에 기초하여, 상기 모발 영역에 대한 모발 질감을 결정하는 단계;
    상기 모발 영역의 우세 컬러를 식별하는 단계;
    상기 모발 영역의 치수를 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 하나 이상과 비교하는 단계; 및
    상기 모발 영역의 치수와 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 하나 이상과의 비교에 기초하여, 상기 모발 영역의 하나 이상의 스타일 특성을 식별하는 단계 - 상기 하나 이상의 스타일 특성은 모발 길이 또는 모발 체적을 포함함 -
    를 포함함 -; 및
    상기 하나 이상의 특성 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 상기 얼굴의 적어도 하나의 일부에 대한 얼굴의 전송 가능한 표현을 생성하는 단계;
    상기 얼굴의 표현을 포함하는 하나 이상의 스티커 그래픽을 생성하는 단계 - 상기 하나 이상의 스티커 그래픽을 생성하는 단계는 템플릿 그래픽에 대응하는 표현의 스케일링된 버전을 생성하는 단계를 포함함 -; 및
    상기 제1 사용자의 사용자 디바이스에 의해, 상기 제1 사용자의 얼굴의 표현을 포함하는 상기 하나 이상의 스티커 그래픽을 포함하는, 제2 사용자에게로 향하는 메시지를 생성하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하는 단계는:
    상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 하나 이상의 거리를 결정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 거리들을 결정하는 단계는:
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제1 거리를 결정하는 단계;
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 상기 눈과 코를 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제2 거리를 결정하는 단계;
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 상기 눈과 입을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제3 거리를 결정하는 단계; 및
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 상기 눈과 턱을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제4 거리를 결정하는 단계
    를 추가로 포함하는, 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는:
    상기 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 상기 하나 이상의 거리에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 성별(gender)을 결정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  5. 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는:
    상기 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 상기 하나 이상의 거리에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 인종 식별자(race identifier)를 결정하는 단계; 및
    상기 얼굴의 일부 상의 관심 영역을 식별하고 상기 관심 영역 내에 묘사된 평균 컬러를 추출함으로써 피부색을 결정하는 단계
    를 추가로 포함하는, 방법.
  6. 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는:
    상기 얼굴 랜드마크들의 세트, 및 상기 2개 이상의 얼굴 랜드마크들 사이의 상기 하나 이상의 거리에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 턱 형상을 결정하는 단계; 및
    폴리라인(polyline)을 상기 턱 형상에 맞추는 단계
    를 추가로 포함하는, 방법.
  7. 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는:
    상기 얼굴의 일부 내의 하나 이상의 홍채를 식별하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 홍채에 대한 우세 컬러(prevailing color)를 결정하는 단계
    를 추가로 포함하는, 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 하나 이상의 홍채를 식별하는 단계는:
    상기 하나 이상의 홍채를 둘러싸는 하나 이상의 눈의 형상을 결정하는 단계;
    상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여 상기 형상의 높이를 결정하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 눈의 형상의 높이에 기초하여 홍채 치수를 결정하는 단계
    를 추가로 포함하는, 방법.
  9. 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는:
    상기 얼굴의 일부의 하나 이상의 눈썹 영역을 결정하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 눈썹 영역의 하나 이상의 형상을 식별하는 단계
    를 추가로 포함하는 방법.
  10. 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는:
    상기 얼굴의 일부의 입술 영역을 결정하는 단계;
    상기 입술 영역 내의 하나 이상의 입술의 형상을 식별하는 단계; 및
    상기 입술 영역의 우세 컬러를 식별하는 단계
    를 추가로 포함하는, 방법.
  11. 삭제
  12. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는:
    상기 얼굴의 일부의 코를 식별하는 단계;
    상기 코의 폭과 콧대(nose bridge)의 폭을 결정하는 단계; 및
    콧구멍의 가시 영역 및 상기 코에 근접한 하나 이상의 에지를 결정함으로써 코 경사를 결정하는 단계
    를 추가로 포함하는, 방법.
  13. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 단계는:
    상기 얼굴의 일부 상의 장애물을 식별하는 단계;
    상기 얼굴 랜드마크들 중 하나 이상의 랜드마크에 관한 상기 장애물의 로케이션을 결정하는 단계; 및
    상기 장애물을 한 세트의 템플릿들로부터 선택된 템플릿에 정합시키는 단계
    를 추가로 포함하는, 방법.
  14. 시스템으로서,
    하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하는 프로세서 실행가능한 명령어들을 반송하고 상기 하나 이상의 프로세서에 결합된 프로세서-판독가능한 저장 매체
    를 포함하고, 상기 동작들은:
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 제1 사용자의 얼굴의 적어도 일부를 묘사하는 하나 이상의 이미지를 수신하는 동작;
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 검출하는 동작;
    상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부 내의 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하는 동작;
    상기 얼굴의 일부 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 검출하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 나타내는 하나 이상의 특성을 결정하는 동작 - 상기 결정하는 동작은:
    모발 질감과 관련된 모발 내의 에지들, 객체들 또는 형상들을 나타내는 컬러들의 세트 내의 변화들을 검출하는 동작;
    상기 검출된 변화들에 기초하여, 상기 얼굴의 일부의 모발 영역을 결정하는 동작;
    상기 검출된 변화들에 기초하여, 상기 모발 영역에 대한 모발 질감을 결정하는 동작;
    상기 모발 영역의 우세 컬러를 식별하는 동작;
    상기 모발 영역의 치수를 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 하나 이상과 비교하는 동작; 및
    상기 모발 영역의 치수와 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 하나 이상과의 비교에 기초하여, 상기 모발 영역의 하나 이상의 스타일 특성을 식별하는 동작 - 상기 하나 이상의 스타일 특성은 모발 길이 또는 모발 체적을 포함함 -
    을 포함함 -;
    상기 하나 이상의 특성 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 상기 얼굴의 적어도 하나의 일부에 대한 얼굴의 전송 가능한 표현을 생성하는 동작;
    상기 얼굴의 표현을 포함하는 하나 이상의 스티커 그래픽을 생성하는 동작 - 상기 하나 이상의 스티커 그래픽을 생성하는 동작은 템플릿 그래픽에 대응하는 표현의 스케일링된 버전을 생성하는 동작을 포함함 -; 및
    상기 제1 사용자의 사용자 디바이스에 의해, 상기 제1 사용자의 얼굴의 표현을 포함하는 상기 하나 이상의 스티커 그래픽을 포함하는, 제2 사용자에게로 향하는 메시지를 생성하는 동작
    을 포함하는, 시스템.
  15. 제14항에 있어서, 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하는 동작은:
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제1 거리를 결정하는 동작;
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 상기 눈과 코를 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제2 거리를 결정하는 동작;
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 상기 눈과 입을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제3 거리를 결정하는 동작; 및
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 상기 눈과 턱을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제4 거리를 결정하는 동작
    을 추가로 포함하는, 시스템.
  16. 제15항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 동작은:
    상기 제1 거리, 상기 제2 거리, 상기 제3 거리, 및 상기 제4 거리 중 하나 이상의 거리에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 성별을 결정하는 동작을 추가로 포함하는, 시스템.
  17. 머신의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 머신으로 하여금 동작들을 수행하게 하는 프로세서 실행가능한 명령어들을 반송하는 프로세서-판독가능한 저장 매체로서, 상기 동작들은,
    하나 이상의 프로세서에 의해, 제1 사용자의 얼굴의 적어도 일부를 묘사하는 하나 이상의 이미지를 수신하는 동작;
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 검출하는 동작;
    상기 하나 이상의 이미지 내에 묘사된 상기 얼굴의 일부 내의 얼굴 랜드마크들의 세트를 식별하는 동작;
    상기 얼굴의 일부 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트를 검출하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 상기 얼굴의 일부를 나타내는 하나 이상의 특성을 결정하는 동작 - 상기 결정하는 동작은:
    모발 질감과 관련된 모발 내의 에지들, 객체들 또는 형상들을 나타내는 컬러들의 세트 내의 변화들을 검출하는 동작;
    상기 검출된 변화들에 기초하여, 상기 얼굴의 일부의 모발 영역을 결정하는 동작;
    상기 검출된 변화들에 기초하여, 상기 모발 영역에 대한 모발 질감을 결정하는 동작;
    상기 모발 영역의 우세 컬러를 식별하는 동작;
    상기 모발 영역의 치수를 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 하나 이상과 비교하는 동작; 및
    상기 모발 영역의 치수와 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 하나 이상과의 비교에 기초하여, 상기 모발 영역의 하나 이상의 스타일 특성을 식별하는 동작 - 상기 하나 이상의 스타일 특성은 모발 길이 또는 모발 체적을 포함함 -
    을 포함함 -;
    상기 하나 이상의 특성 및 상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여, 상기 하나 이상의 이미지에 묘사된 상기 얼굴의 적어도 하나의 일부에 대한 얼굴의 전송 가능한 표현을 생성하는 동작;
    상기 얼굴의 표현을 포함하는 하나 이상의 스티커 그래픽을 생성하는 동작 - 상기 하나 이상의 스티커 그래픽을 생성하는 동작은 템플릿 그래픽에 대응하는 표현의 스케일링된 버전을 생성하는 동작을 포함함 -; 및
    상기 제1 사용자의 사용자 디바이스에 의해, 상기 제1 사용자의 얼굴의 표현을 포함하는 상기 하나 이상의 스티커 그래픽을 포함하는, 제2 사용자에게로 향하는 메시지를 생성하는 동작
    을 포함하는, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  18. 제17항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 눈을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제1 거리를 결정하는 동작;
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 상기 눈과 코를 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제2 거리를 결정하는 동작;
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 상기 눈과 입을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제3 거리를 결정하는 동작; 및
    상기 얼굴의 일부에 묘사된 상기 눈과 턱을 나타내는 상기 얼굴 랜드마크들의 세트 중의 얼굴 랜드마크들 사이의 제4 거리를 결정하는 동작
    을 추가로 포함하는, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  19. 제18항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 동작은:
    상기 제1 거리, 상기 제2 거리, 상기 제3 거리, 및 상기 제4 거리 중 하나 이상의 거리에 기초하여 상기 얼굴의 일부의 성별을 결정하는 동작을 추가로 포함하는, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  20. 제18항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성을 결정하는 동작은:
    상기 얼굴의 일부 내에서 하나 이상의 홍채를 식별하는 동작;
    상기 하나 이상의 홍채를 둘러싸는 하나 이상의 눈의 형상을 결정하는 동작;
    상기 얼굴 랜드마크들의 세트에 기초하여 상기 형상의 높이를 결정하는 동작;
    상기 하나 이상의 눈의 형상의 높이에 기초하여 홍채 치수를 결정하는 동작; 및
    상기 하나 이상의 홍채에 대한 우세 컬러를 결정하는 동작
    을 추가로 포함하는, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  21. 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제10항, 제12항 및 제13항 중 어느 한 항의 방법을 실행하게 하는 프로세서 실행가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
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