KR102389457B1 - 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 - Google Patents

이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 Download PDF

Info

Publication number
KR102389457B1
KR102389457B1 KR1020210113873A KR20210113873A KR102389457B1 KR 102389457 B1 KR102389457 B1 KR 102389457B1 KR 1020210113873 A KR1020210113873 A KR 1020210113873A KR 20210113873 A KR20210113873 A KR 20210113873A KR 102389457 B1 KR102389457 B1 KR 102389457B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
frame
user
image conversion
template
Prior art date
Application number
KR1020210113873A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210108935A (ko
Inventor
안상일
서석준
용현택
하성주
커스너 마틴
김범수
Original Assignee
주식회사 하이퍼커넥트
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 주식회사 하이퍼커넥트 filed Critical 주식회사 하이퍼커넥트
Priority to KR1020210113873A priority Critical patent/KR102389457B1/ko
Publication of KR20210108935A publication Critical patent/KR20210108935A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102389457B1 publication Critical patent/KR102389457B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T13/00—Animation
    • G06T13/20—3D [Three Dimensional] animation
    • G06T13/40—3D [Three Dimensional] animation of characters, e.g. humans, animals or virtual beings
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • 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
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

이미지 변환 장치는, 인공 신경망을 이용하여 이미지를 변환하는 장치에 있어서, 사용자로부터 이미지를 수신하는 이미지 수신부, 적어도 하나의 이미지 변환 템플릿(template)을 획득하는 템플릿 획득부, 및 획득된 상기 이미지 변환 템플릿을 이용하여 동적 이미지(moving image)로 변환하는 이미지 변환부를 포함하고, 상기 이미지 변환부는, 상기 이미지 수신부에서 수신한 정적 이미지(static image)를 상기 동적 이미지로 변환한다.

Description

이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체{Image Transformation Apparatus, Method and Computer Readable Recording Medium Thereof}
본 발명은 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 정적 이미지를 이용하여 자연스러운 동적 이미지로 변환할 수 있는 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
통신 기술이 발달하고 전자 장치가 소형화됨에 따라 개인용 단말기가 일반 소비자에게 널리 보급되고 있다. 특히 최근에는 스마트폰 또는 스마트 태블릿과 같은 휴대용 개인 단말기가 널리 보급되고 있다.
대부분의 휴대용 개인 단말기들은 카메라가 내장되어 있어 정적 이미지(static image) 또는 동영상과 같은 동적 이미지(moving image)를 촬영할 수 있다. 휴대용 개인 단말기의 사용자는 원하는 표정의 동적 이미지가 필요할 때마다 휴대용 개인 단말기에 내장된 카메라로 촬영을 해야 한다.
원하는 표정으로 동적 이미지가 촬영되지 않을 경우, 사용자는 만족스러운 결과물을 획득할 때까지 촬영을 반복해야 한다. 이에, 사용자가 입력한 적적 이미지에 원하는 표정을 대입하여 자연스러운 동적 이미지로 변환할 수 있는 방법이 필요하게 되었다.
본 발명은 정적 이미지를 이용하여 자연스러운 동적 이미지로 변환할 수 있는 이미지 변환 장치, 방법, 및 판독 가능한 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환 방법은, 인공 신경망을 이용한 이미지 변환 방법에 있어서, 사용자로부터 정적 이미지(static image)를 수신하는 단계, 적어도 하나의 이미지 변환 템플릿(template)을 획득하는 단계, 및 획득된 상기 이미지 변환 템플릿을 이용하여 상기 정적 이미지를 동적 이미지(moving image)로 변환하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 동적 이미지는 복수 개의 프레임을 포함한다.
또한, 상기 복수 개의 프레임은 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 포함한다.
또한, 상기 동적 이미지는 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 첫 번째 프레임으로 하되, 상기 이미지 변환 템플릿에 대응하는 프레임을 마지막 프레임으로 한다.
또한, 상기 이미지 변환 템플릿은 상기 사용자의 사용자 단말기에 저장된 복수의 이미지 변환 템플릿 중 상기 사용자에 의해 선택된다.
또한, 상기 사용자로부터 적어도 하나의 참조 이미지(reference image)를 수신하는 포함하는 단계를 더 포함하고, 상기 이미지 변환 템플릿을 획득하는 단계에서는, 상기 참조 이미지를 상기 이미지 변환 템플릿으로 획득한다.
또한, 상기 참조 이미지는 상기 사용자를 촬영한 이미지 또는 상기 사용자가 선택한 다른 인물의 이미지이다.
또한, 상기 정적 이미지를 동적 이미지로 변환하는 단계는 상기 정적 이미지에 포함된 사용자 얼굴의 텍스처(texture) 정보를 추출하는 단계, 상기 이미지 변환 템플릿에 포함된 인물의 얼굴 특징점(landmark) 정보를 추출하는 단계, 및 상기 텍스처 정보와 상기 특징점 정보를 결합하여 상기 동적 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.
*한편, 본 발명에 따른 이미지 변환 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환 장치는, 인공 신경망을 이용하여 이미지를 변환하는 장치에 있어서, 사용자로부터 이미지를 수신하는 이미지 수신부, 적어도 하나의 이미지 변환 템플릿(template)을 획득하는 템플릿 획득부, 및 획득된 상기 이미지 변환 템플릿을 이용하여 동적 이미지(moving image)로 변환하는 이미지 변환부를 포함하고, 상기 이미지 변환부는, 상기 이미지 수신부에서 수신한 정적 이미지(static image)를 상기 동적 이미지로 변환한다.
또한, 상기 동적 이미지는 복수 개의 프레임을 포함한다.
또한, 상기 복수 개의 프레임은 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 포함한다.
또한, 상기 동적 이미지는 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 첫 번째 프레임으로 하되, 상기 이미지 변환 템플릿에 대응하는 프레임을 마지막 프레임으로 한다.
또한, 복수의 이미지 변환 템플릿을 저장하는 템플릿 저장부를 더 포함하고, 상기 이미지 변환부는 상기 템플릿 저장부에 저장된 복수의 이미지 변환 템플릿 중 상기 사용자에 의해 선택되는 이미지 변환 템플릿을 이용하여 상기 정적 이미지를 상기 동적 이미지로 변환한다.
또한, 상기 이미지 수신부는 상기 사용자로부터 적어도 하나의 참조 이미지(reference image)를 수신하고, 상기 템플릿 획득부는 상기 참조 이미지를 상기 이미지 변환 템플릿으로 획득한다.
또한, 상기 참조 이미지는 상기 사용자를 촬영한 이미지 또는 상기 사용자가 선택한 다른 인물의 이미지이다.
또한, 상기 이미지 변환부는 상기 정적 이미지에 포함된 사용자 얼굴의 텍스처(texture) 정보를 추출하고, 상기 이미지 변환 템플릿에 포함된 인물의 얼굴 특징점(landmark) 정보를 추출하고, 상기 텍스처 정보와 상기 특징점 정보를 결합하여 상기 동적 이미지를 생성한다.
본 발명은 직접 동적 이미지를 촬영하지 않아도, 사용자가 직접 표정을 변화하면서 촬영한 동적 이미지와 같은 효과를 갖는 동적 이미지를 제공하는 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공할 수 있다.
본 발명은 정적 이미지를 변환하여 생성된 동적 이미지를 사용자에게 제공함으로써 재미있는 사용자 경험을 함께 제공하는 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 이미지 변환 방법이 수행되는 환경을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 변환 템플릿을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5a는 본 발명의 실시예에 따라 동적 이미지를 생성하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5b는 본 발명의 실시예에 따라 생성된 동적 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 6a는 본 발명의 다른 실시예에 따라 동적 이미지를 생성하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 6b는 본 발명의 다른 실시예에 따라 생성된 동적 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 변환 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
비록 "제1" 또는 "제2" 등이 다양한 구성요소를 서술하기 위해서 사용되나, 이러한 구성요소는 상기와 같은 용어에 의해 제한되지 않는다. 상기와 같은 용어는 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용될 수 있다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2구성요소일 수도 있다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 또는 단계가 하나 이상의 다른 구성요소 또는 단계의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 의미를 내포한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 해석될 수 있다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 이미지 변환 방법이 수행되는 환경을 개략적으로 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 이미지 변환 방법이 수행되는 환경은, 서버(10) 및 서버(10)와 서로 연결된 단말기(20)를 포함할 수 있다. 설명의 편의를 위해서 도 1에는 하나의 단말기만을 도시하고 있으나, 복수 개의 단말기가 포함될 수 있다. 추가될 수 있는 단말기에 대하여, 특별히 언급될 설명을 제외하고 상기 단말기(20)에 대한 설명이 적용될 수 있다.
본 발명의 실시예들에서 서버(10)는 단말기(20)로부터 이미지를 수신하고, 수신한 상기 이미지를 임의의 형태로 변환한 후 변환된 이미지를 단말기(20)에 전송할 수 있다. 또는, 서버(10)는 단말기(20)가 접속하여 사용할 수 있는 서비스를 제공하는 플랫폼으로 기능할 수 있다. 단말기(20)는 단말기(20)의 사용자에 의해 선택된 이미지를 변환하고, 변환된 이미지를 서버(10)에 전송할 수 있다.
서버(10)는 통신망에 연결될 수 있다. 서버(10)는 상기 통신망을 통해 외부의 다른 장치와 서로 연결될 수 있다. 서버(10)는 서로 연결된 다른 장치에 데이터를 전송하거나 상기 다른 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다.
서버(10)와 연결된 통신망은 유선 통신망, 무선 통신망, 또는 복합 통신망을 포함할 수 있다. 통신망은 3G, LTE, 또는 LTE-A 등과 같은 이동 통신망을 포함할 수 있다. 통신망은 와이파이(Wi-Fi), UMTS/GPRS, 또는 이더넷(Ethernet) 등과 같은 유선 또는 무선 통신망을 포함할 수 있다. 통신망은 마그네틱 보안 전송(Magnetic Secure Transmission, MST), RFID(Radio Frequency Identification), NFC(Near Field Communication), 지그비(Zigbee), Z-Wave, 블루투스(Bluetooth), 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy, BLE), 또는 적외선 통신(InfraRed communication) 등과 같은 근거리 통신망을 포함할 수 있다. 통신망은 근거리 네트워크(Local Area Network, LAN), 도시권 네트워크(Metropolitan Area Network, MAN), 또는 광역 네트워크(Wide Area Network, WAN) 등을 포함할 수 있다.
서버(10)는 통신망을 통해 단말기(20)와 서로 연결될 수 있다. 서버(10)가 단말기(20)와 서로 연결된 경우, 서버(10)는 상기 통신망을 통해 단말기(20)와 서로 데이터를 주고받을 수 있다. 서버(10)는 단말기(20)로부터 수신한 데이터를 이용하여 임의의 연산을 수행할 수 있다. 서버(10)는 연산 결과를 단말기(20)에 전송할 수 있다.
단말기(20)는 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 스마트폰, 스마트 태블릿, 스마트 워치, 이동 단말, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스(wearable device), 또는 휴대용 전자기기 등일 수 있다. 단말기(20)는 프로그램 또는 애플리케이션을 실행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환 장치(100)는, 이미지 수신부(110), 템플릿 획득부(120), 및 이미지 변환부(130)를 포함한다. 이미지 변환 장치(100)는 도 1을 참조로 하여 설명한 서버(10) 또는 단말기(20)를 통해 구성될 수 있다. 따라서, 이미지 변환 장치(100)에 포함되는 각각의 구성요소들 또한 서버(10) 또는 단말기(20)를 통해 구성될 수 있다.
이미지 수신부(110)는 사용자로부터 이미지를 수신한다. 상기 이미지는 상기 사용자의 얼굴을 포함할 수 있으며, 정지된 이미지 또는 정적 이미지(static image)일 수 있다. 한편, 상기 이미지에 포함된 상기 사용자의 얼굴의 크기는 이미지 마다 다를 수 있는데, 예를 들어, 이미지 1에 포함된 얼굴의 크기는 100 x 100의 픽셀 크기, 이미지 2에 포함된 얼굴의 크기는 200 x 200의 픽셀 크기를 가질 수 있다.
이미지 수신부(110)는 사용자로부터 수신한 이미지에서 얼굴 영역만을 추출한 후 이를 이미지 변환부(130)에 제공할 수 있다.
이미지 수신부(110)는 상기 사용자의 얼굴을 포함하는 상기 이미지에서 상기 사용자의 얼굴에 대응하는 영역을 미리 결정된 크기로 추출할 수 있다. 예컨대, 상기 미리 결정된 크기가 100 x 100이고, 상기 이미지에 포함된 상기 사용자의 얼굴에 대응하는 영역의 크기가 200 x 200인 경우, 이미지 수신부(100)는 상기 200 x 200 크기의 이미지를 100 x 100으로 축소시킨 후 추출할 수 있다. 또는 200 x 200 크기의 이미지를 추출한 후 100 x 100 크기의 이미지로 변환하는 방법을 사용할 수 있다.
템플릿 획득부(120)는 적어도 하나의 이미지 변환 템플릿(template)을 획득한다. 상기 이미지 변환 템플릿은 이미지 수신부(110)가 수신한 이미지를 특정한 형태의 새로운 이미지로 변환할 수 있는 도구로 이해할 수 있다. 예를 들어, 이미지 수신부(110)가 수신한 이미지에 사용자의 무표정한 얼굴을 포함하고 있을 때, 특정한 이미지 변환 템플릿을 이용하면 상기 사용자의 웃는 얼굴을 포함하는 새로운 이미지를 생성할 수 있다.
상기 이미지 변환 템플릿은 임의의 템플릿으로 미리 결정되어 있을 수 있으며, 또는 사용자에 의해 선택될 수 있다.
이미지 변환부(130)는 이미지 수신부(110)로부터 상기 얼굴 영역에 대응하는 정적 이미지를 수신할 수 있다. 또한, 이미지 변환부(130)는 탬플릿 획득부(120)에서 획득된 이미지 변환 템플릿을 이용하여 상기 정적 이미지를 동적 이미지로 변환할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환 방법은, 정적 이미지를 수신하는 단계(S110), 이미지 변환 템플릿을 획득하는 단계(S120), 및 동적 이미지를 생성하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 이미지 변환 방법은, 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 이용한 이미지 변환 방법으로, 단계(S110)에서 정적 이미지를 획득할 수 있다. 정적 이미지는 사용자의 얼굴을 포함할 수 있으며, 하나의 프레임을 포함할 수 있다.
단계(S120)에서는 이미지 변환 장치(100)에 저장된 복수의 이미지 변환 템플릿 중 적어도 하나의 이미지 변환 템플릿을 획득할 수 있다. 이미지 변환 템플릿은 상기 이미지 변환 장치(100)에 저장된 복수의 이미지 템플릿 중 상기 사용자에 의해 선택될 수 있다.
상기 이미지 변환 템플릿은 단계(S110)에서 수신된 이미지를 특정한 형태의 새로운 이미지로 변환할 수 있는 도구로 이해할 수 있다. 예를 들어, 단계(S110)에서 수신된 이미지가 사용자의 무표정한 얼굴을 포함하고 있을 때, 특정한 이미지 변환 템플릿을 이용하면 상기 사용자의 웃는 얼굴을 포함하는 새로운 이미지를 생성할 수 있다.
다른 실시예에서, 단계(S110)에서 수신된 이미지에 사용자의 웃는 얼굴이 포함되어 있을 때, 다른 특정한 이미지 변환 템플릿을 이용하면 상기 사용자의 화난 얼굴을 포함하는 새로운 이미지를 생성할 수 있다.
몇몇 실시예로서, 단계(S120)에서, 사용자로부터 적어도 하나의 참조 이미지(reference image)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 참조 이미지는 상기 사용자를 촬영한 이미지 또는 상기 사용자가 선택한 다른 인물의 이미지일 수 있다. 사용자가 정해진 복수의 템플릿 중 하나를 선택하지 않고, 참조 이미지를 선택하는 경우, 상기 참조 이미지가 상기 이미지 변환 템플릿으로서 획득될 수 있다. 즉, 상기 참조 이미지는 상기 이미지 변환 템플릿과 동일한 기능을 수행하는 것으로 이해할 수 있다.
단계(S130)에서, 획득된 이미지 변환 템플릿을 이용하여 정적 이미지를 동적 이미지로 변환할 수 있다. 정적 이미지를 동적 이미지로 변환하기 위해, 정적 이미지에 포함된 사용자의 얼굴로부터 텍스처(texture) 정보가 추출될 수 있다. 텍스처 정보는 사용자 얼굴의 색상, 및 시각적인 질감 정보일 수 있다.
또한, 정적 이미지를 동적 이미지로 변환하기 위해, 이미지 변환 템플릿에 포함된 인물의 얼굴에 대응하는 영역에서 특징점(landmark) 정보를 추출할 수 있다. 특짐정 정보는 영상 처리 알고리즘에 기초하여 인물의 얼굴에 포함된 특정한 모양, 패턴, 색상 또는 이들의 조합으로부터 획득될 수 있다. 또한, 영상 처리 알고리즘은, SIFT(Scale Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient), Haar feature, Ferns, LBP(Local Binary Pattern) 및 MCT(Modified Census Transform) 중 하나일 수 있고, 이에 한정되지 않는다.
상기 동적 이미지는 상기 텍스처 정보 및 상기 특징점 정보를 결합하여 생성될 수 있다. 몇몇 실시예로서, 상기 동적 이미지는 복수 개의 프레임을 포함할 수 있다. 상기 동적 이미지는 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 첫 번째 프레임으로 하되, 상기 이미지 변환 템플릿에 대응하는 프레임을 마지막 프레임으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 정적 이미지에 포함된 사용자의 얼굴의 표정과 상기 동적 이미지에 포함된 첫 번째 프레임에 포함된 얼굴은 동일할 수 있다. 그리고, 상기 텍스처 정보 및 특징점 정보를 결합하면 정적 이미지에 포함된 사용자의 얼굴의 표정은 상기 특징점 정보에 대응하여 변환되고, 동적 이미지에 포함된 마지막 프레임은 상기 변환된 사용자의 얼굴에 대응하는 프레임을 포함할 수 있다.
인공 신경망을 이용하여 동적 이미지를 생성하는 경우, 동적 이미지는 정적 이미지에 포함된 사용자의 얼굴 표정에서 상기 특징점 정보에 대응하여 변환된 사용자의 얼굴 표정으로 점진적으로 변할 수 있다. 즉, 동적 이미지의 첫 번째 프레임과 마지막 프레임 사이에는 적어도 하나 이상의 프레임이 포함될 수 있고, 적어도 하나 이상의 프레임 각각에 포함된 얼굴 표정은 점진적으로 변할 수 있다.
이처럼 인공 신경망을 이용하면, 사용자가 직접 동적 이미지를 촬영하지 않아도, 사용자가 직접 표정을 변화하면서 촬영한 동적 이미지와 같은 효과를 갖는 동적 이미지를 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 변환 템플릿을 예시적으로 나타내는 도면이다.
이미지 변환 장치(100)에는 복수의 이미지 변환 템플릿이 저장될 수 있다. 복수의 이미지 변환 템플릿 각각은 눈썹, 눈, 그리고 입에 대응하는 아웃 라인 이미지를 포함할 수 있다. 복수의 이미지 변환 템플릿은 슬픈 표정, 기쁜 표정, 윙크하는 표정, 우울한 표정, 무표정, 놀란 표정 화나는 표정 등 다양한 얼굴 표정에 대응할 수 있고, 복수의 이미지 변환 템플릿 각각은 서로 다른 얼굴 표정에 대한 정보를 포함하고 있다. 다양한 얼굴 표정 각각에 대응하는 아웃 라인 이미지는 다르다. 따라서, 복수의 이미지 변환 템플릿 각각은 서로 다른 아웃 라인 이미지를 포함할 수 있다.
도 2를 함께 참조하면, 이미지 변환부(130)는 이미지 변환 템플릿에 포함된 아웃 라인 이미지에서 특징점 정보를 추출할 수 있다.
도 5a는 본 발명의 실시예에 따라 동적 이미지를 생성하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4 및 도 5a를 참조하면, 정적 이미지(31), 이미지 변환 템플릿(32) 및 상기 정적 이미지(31) 및 상기 이미지 변환 템플릿(32)을 이용하여 생성된 동적 이미지(33)가 도시되어 있다. 예를 들어, 정적 이미지(31)는 사용자의 미소 짓는 얼굴을 포함하고 있을 수 있다. 이미지 변화 템플릿(32)은 윙크하면서 웃는 얼굴의 눈썹, 눈, 그리고 입에 대응하는 아웃 라인 이미지를 포함할 수 있다.
한편, 도 5a에 도시되는 동적 이미지(33)는 하나의 프레임만을 포함하는 것으로 보여질 수 있으나, 동적 이미지(33)는 이미지 변환부(130) 또는 단계(S130)에서 생성되는 동적 이미지를 구성하는 마지막 프레임을 도시하는 것으로 이해할 수 있다.
이미지 변환 장치(100)는 정적 이미지(31)에서 사용자의 얼굴에 대응하는 영역의 텍스처 정보를 추출할 수 있다. 그리고, 이미지 변환 장치(100)는 이미지 변환 템플릿(32)에서 특징점 정보를 추출할 수 있다. 이미지 변환 장치(100)는 정적 이미지(31)의 텍스처 정보 및 이미지 변환 템플릿(32)의 특징점 정보를 결합하여 동적 이미지(33)를 생성할 수 있다.
동적 이미지(33)가 상기 사용자의 윙크하는 얼굴을 포함하는 하나의 이미지로 도시되어 있다. 하지만, 동적 이미지(33)는 복수 개의 프레임을 포함하고 있다. 복수 개의 프레임을 포함하는 동적 이미지(33)는 도 5b를 참조하여 설명된다.
도 5b는 본 발명의 실시예에 따라 생성된 동적 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5a 및 도 5b를 참조하면, 동적 이미지(33)의 첫 번째 프레임(33_1)과 마지막 프레임(33_n) 사이에는 적어도 한 개 이상의 프레임이 존재할 수 있다. 예를 들어, 정적 이미지(31)는 상기 동적 이미지(33)의 첫 번째 프레임(33_1)에 대응할 수 있다. 그리고, 상기 사용자의 윙크하는 얼굴을 포함하는 이미지는 동적 이미지(33)의 마지막 프레임(33_n)에 대응할 수 있다.
상기 동적 이미지(33)의 첫 번째 프레임(33_1)과 마지막 프레임(33_n) 사이에 존재하는 적어도 한 개 이상의 프레임 각각은 점진적으로 눈이 감기는 상기 사용자의 얼굴에 대한 이미지가 포함될 수 있다.
도 6a는 본 발명의 다른 실시예에 따라 동적 이미지를 생성하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4 도 6a를 참조하면, 정적 이미지(41), 참조 이미지(42) 및 상기 정적 이미지(41) 및 상기 참조 이미지(42)를 이용하여 생성된 동적 이미지(43)가 도시되어 있다. 예를 들어, 정적 이미지(41)는 사용자의 미소 짓는 얼굴을 포함하고 있을 수 있다. 참조 이미지(42)는 윙크하면서 함박 웃음을 짓는 얼굴을 포함할 수 있다. 참조 이미지(42)에 포함된 얼굴은 상기 사용자와 다른 사람의 얼굴일 수 있다.
한편, 도 6a에 도시되는 동적 이미지(43)는 하나의 프레임만을 포함하는 것으로 보여질 수 있으나, 동적 이미지(43)는 이미지 변환부(130) 또는 단계(S130)에서 생성되는 동적 이미지를 구성하는 마지막 프레임을 도시하는 것으로 이해할 수 있다.
이미지 변환 장치(100)는 정적 이미지(41)에서 사용자의 얼굴에 대응하는 영역의 텍스처 정보를 추출할 수 있다. 그리고, 이미지 변환 장치(100)는 참조 이미지(42)에서 특징점 정보를 추출할 수 있다. 이미지 변환 장치(100)는 참조 이미지(42)에 포함된 얼굴에서 눈썹, 눈, 및 입에 대응하는 영역에서 특징점 정보를 추출할 수 있다. 이미지 변환 장치(100)는 정적 이미지(41)의 텍스처 정보 및 참조 이미지(42)의 특징점 정보를 결합하여 동적 이미지(43)를 생성할 수 있다.
동적 이미지(43)는 상기 사용자의 함박 웃음을 지으며 윙크하는 얼굴을 포함하는 하나의 이미지로 도시되어 있다. 하지만, 동적 이미지(43)는 복수 개의 프레임을 포함하고 있다. 복수 개의 프레임을 포함하는 동적 이미지(43)는 도 6b를 참조하여 설명된다.
도 6b는 본 발명의 다른 실시예에 따라 생성된 동적 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 6a 및 도 6b를 참조하면, 동적 이미지(43)의 첫 번째 프레임(43_1)과 마지막 프레임(43_n) 사이에는 적어도 한 개 이상의 프레임이 존재할 수 있다. 예를 들어, 정적 이미지(41)는 상기 동적 이미지(43)의 첫 번째 프레임(43_1)에 대응할 수 있다. 그리고, 상기 사용자의 함박 웃음을 지으며 윙크하는 얼굴을 포함하는 이미지는 동적 이미지(43)의 마지막 프레임(43_n)에 대응할 수 있다.
상기 동적 이미지(43)의 첫 번째 프레임(43_1)과 마지막 프레임(43_n) 사이에 존재하는 적어도 한 개 이상의 프레임 각각은 점진적으로 눈이 감기고 입이 벌어지는 상기 사용자의 얼굴에 대한 이미지가 포함될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 변환 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 이미지 변환 장치(200)는 프로세서(210), 및 메모리(220)를 포함할 수 있다. 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 도 13에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
이미지 변환 장치(200)는 도 2에 도시된 이미지 변환 장치(100)와 유사 또는 동일할 수 있다. 이미지 변환 장치(100)에 포함된 이미지 수신부(110) 템플릿 획득부(120) 및 이미지 변환부(130)는 프로세서(210)에 포함될 수 있다.
프로세서(210)는 이미지 변환 장치(200)의 전체적인 동작을 제어하며, CPU 등과 같은 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 각 기능에 대응되는 특화된 프로세서를 적어도 하나 포함하거나, 하나로 통합된 형태의 프로세서일 수 있다.
메모리(220)는 인공 신경망과 관련된 프로그램, 데이터, 또는 파일을 저장할 수 있다. 메모리(220)는 프로세서(210)에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장할 수 있다. 프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 프로그램을 실행시키거나, 메모리(220)에 저장된 데이터 또는 파일을 읽어오거나, 새로운 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(220)는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합으로 저장할 수 있다.
프로세서(210)는 입력 이미지로부터 정적 이미지를 획득할 수 있다. 정적 이미지는 사용자의 얼굴을 포함할 수 있으며, 하나의 프레임을 포함할 수 있다.
프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 복수 개의 이미지 변환 템플릿 중 적어도 하나의 이미지 변환 템플릿을 읽어올 수 있다. 또는, 프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 적어도 하나의 참조 이미지(reference image)를 읽어올 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 참조 이미지는 사용자에 의해 입력될 수 있다.
참조 이미지는 상기 사용자를 촬영한 이미지 또는 상기 사용자가 선택한 다른 인물의 이미지일 수 있다. 사용자가 정해진 복수의 템플릿 중 하나를 선택하지 않고, 참조 이미지를 선택하는 경우, 상기 참조 이미지가 상기 이미지 변환 템플릿으로서 획득될 수 있다.
프로세서(210)는 획득된 이미지 변환 템플릿을 이용하여 정적 이미지를 동적 이미지로 변환할 수 있다. 정적 이미지를 동적 이미지로 변환하기 위해, 정적 이미지에 포함된 사용자의 얼굴로부터 텍스처(texture) 정보가 추출될 수 있다. 텍스처 정보는 사용자 얼굴의 색상, 및 시각적인 질감 정보일 수 있다.
또한, 정적 이미지를 동적 이미지로 변환하기 위해, 이미지 변환 템플릿에 포함된 인물의 얼굴에 대응하는 영역에서 특징점(landmark) 정보를 추출할 수 있다. 특짐정 정보는 영상 처리 알고리즘에 기초하여 인물의 얼굴에 포함된 특정한 모양, 패턴, 색상 또는 이들의 조합으로부터 획득될 수 있다. 또한, 영상 처리 알고리즘은, SIFT(Scale Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient), Haar feature, Ferns, LBP(Local Binary Pattern) 및 MCT(Modified Census Transform) 중 하나일 수 있고, 이에 한정되지 않는다.
상기 동적 이미지는 상기 텍스처 정보 및 상기 특징점 정보를 결합하여 생성될 수 있다. 상기 동적 이미지는 복수 개의 프레임을 포함할 수 있다. 상기 동적 이미지는 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 첫 번째 프레임으로 하되, 상기 이미지 변환 템플릿에 대응하는 프레임을 마지막 프레임으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 정적 이미지에 포함된 사용자의 얼굴의 표정과 상기 동적 이미지에 포함된 첫 번째 프레임에 포함된 얼굴은 동일할 수 있다. 그리고, 상기 텍스처 정보 및 특징점 정보를 결합하면 및 정적 이미지에 포함된 사용자의 얼굴의 표정은 상기 특징점 정보에 대응하여 변환되고, 동적 이미지에 포함된 마지막 프레임은 상기 변환된 사용자의 얼굴에 대응하는 프레임을 포함할 수 있다. 프로세서(210)에서 생성된 동적 이미지는 도 5b, 및 도6b와 같은 형태를 가질 수 있다.
프로세서(210)는 생성된 동적 이미지를 메모리(220)에 저장하고, 동적 이미지를 사용자가 볼 수 있도록 출력할 수 있다.
도 1 내지 도 7을 참조하여 설명된 바와 같이, 사용자가 정적 이미지를 사용자의 단말기(20)에 업로드하면, 이미지 변환 장치(200)는 정적 이미지를 동적 이미지로 변환하여 상기 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 직접 동적 이미지를 촬영하지 않아도, 사용자가 직접 표정을 변화하면서 촬영한 동적 이미지와 같은 효과를 갖는 동적 이미지를 제공받을 수 있다.
또한, 이미지 변환 장치(200)는 정적 이미지를 변환하여 생성된 동적 이미지를 사용자에게 제공함으로써 재미있는 사용자 경험을 함께 제공할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비 휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다.
또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비 휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다.
이상에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (15)

  1. 사용자로부터 정적 이미지(static image)를 수신하는 단계;
    적어도 하나의 이미지 변환 템플릿(template)을 획득하는 단계;
    상기 이미지 변환 템플릿에 포함된 인물의 얼굴 특징점(landmark) 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 특징점 정보에 기초하여 상기 정적 이미지를 동적 이미지(moving image)로 변환하는 단계;
    를 포함하고,
    상기 동적 이미지는 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 첫 번째 프레임으로 하되, 상기 이미지 변환 템플릿에 대응하는 프레임을 마지막 프레임으로 하고,
    상기 첫 번째 프레임과 상기 마지막 프레임 사이에는 적어도 하나 이상의 프레임이 포함되고,
    상기 첫 번째 프레임에 포함된 얼굴 표정이 상기 적어도 하나 이상의 프레임을 거쳐 상기 마지막 프레임에 포함된 얼굴 표정으로 점진적으로 변하도록, 상기 적어도 하나 이상의 프레임의 특징점 정보는 상기 첫 번째 프레임의 특징점 정보 및 상기 마지막 프레임의 특징점 정보 간의 보간을 통해 생성되는 것인, 이미지 변환 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 동적 이미지는 복수 개의 프레임을 포함하는 이미지 변환 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 복수 개의 프레임은 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 포함하는 이미지 변환 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 변환 템플릿은 상기 사용자의 사용자 단말기에 저장된 복수의 이미지 변환 템플릿 중 상기 사용자에 의해 선택되는 이미지 변환 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자로부터 적어도 하나의 참조 이미지(reference image)를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 이미지 변환 템플릿을 획득하는 단계에서는, 상기 참조 이미지를 상기 이미지 변환 템플릿으로 획득하는 이미지 변환 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 참조 이미지는 상기 사용자를 촬영한 이미지 또는 상기 사용자가 선택한 다른 인물의 이미지인 이미지 변환 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 정적 이미지를 동적 이미지로 변환하는 단계는,
    상기 정적 이미지에 포함된 사용자 얼굴의 텍스처(texture) 정보를 추출하는 단계;
    상기 이미지 변환 템플릿에 포함된 인물의 얼굴 특징점(landmark) 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 텍스처 정보와 상기 특징점 정보를 결합하여 상기 동적 이미지를 생성하는 단계;
    를 포함하는 이미지 변환 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
  9. 사용자로부터 정적 이미지(static image)를 수신하는 이미지 수신부;
    적어도 하나의 이미지 변환 템플릿(template)을 획득하는 템플릿 획득부; 및
    획득된 상기 이미지 변환 템플릿을 이용하여 동적 이미지(moving image)로 변환하는 이미지 변환부;
    를 포함하고,
    상기 이미지 변환부는, 상기 이미지 변환 템플릿에 포함된 인물의 얼굴 특징점(landmark) 정보를 추출하고, 상기 특징점 정보에 기초하여 상기 정적 이미지를 상기 동적 이미지로 변환하고,
    상기 동적 이미지는 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 첫 번째 프레임으로 하되, 상기 이미지 변환 템플릿에 대응하는 프레임을 마지막 프레임으로 하고,
    상기 첫 번째 프레임과 상기 마지막 프레임 사이에는 적어도 하나 이상의 프레임이 포함되고,
    상기 첫 번째 프레임에 포함된 얼굴 표정이 상기 적어도 하나 이상의 프레임을 거쳐 상기 마지막 프레임에 포함된 얼굴 표정으로 점진적으로 변하도록, 상기 적어도 하나 이상의 프레임의 특징점 정보는 상기 첫 번째 프레임의 특정짐 정보 및 상기 마지막 프레임의 특징점 정보 간의 보간을 통해 생성되는 것인, 이미지 변환 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 동적 이미지는 복수 개의 프레임을 포함하는 이미지 변환 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 복수 개의 프레임은 상기 정적 이미지에 대응하는 프레임을 포함하는 이미지 변환 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    복수의 이미지 변환 템플릿을 저장하는 템플릿 저장부;
    를 더 포함하고,
    상기 이미지 변환부는 상기 템플릿 저장부에 저장된 복수의 이미지 변환 템플릿 중 상기 사용자에 의해 선택되는 이미지 변환 템플릿을 이용하여 상기 정적 이미지를 상기 동적 이미지로 변환하는 이미지 변환 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 이미지 수신부는 상기 사용자로부터 적어도 하나의 참조 이미지(reference image)를 수신하고,
    상기 템플릿 획득부는 상기 참조 이미지를 상기 이미지 변환 템플릿으로 획득하는 이미지 변환 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 참조 이미지는 상기 사용자를 촬영한 이미지 또는 상기 사용자가 선택한 다른 인물의 이미지인 이미지 변환 장치.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 이미지 변환부는 상기 정적 이미지에 포함된 사용자 얼굴의 텍스처(texture) 정보를 추출하고,
    상기 이미지 변환 템플릿에 포함된 인물의 얼굴 특징점(landmark) 정보를 추출하고,
    상기 텍스처 정보와 상기 특징점 정보를 결합하여 상기 동적 이미지를 생성하는 이미지 변환 장치.
KR1020210113873A 2019-11-07 2021-08-27 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 KR102389457B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210113873A KR102389457B1 (ko) 2019-11-07 2021-08-27 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190141723A KR20210055369A (ko) 2019-11-07 2019-11-07 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
KR1020210113873A KR102389457B1 (ko) 2019-11-07 2021-08-27 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190141723A Division KR20210055369A (ko) 2019-11-07 2019-11-07 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210108935A KR20210108935A (ko) 2021-09-03
KR102389457B1 true KR102389457B1 (ko) 2022-04-22

Family

ID=76158132

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190141723A KR20210055369A (ko) 2019-11-07 2019-11-07 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
KR1020210113873A KR102389457B1 (ko) 2019-11-07 2021-08-27 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190141723A KR20210055369A (ko) 2019-11-07 2019-11-07 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR20210055369A (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102488627B1 (ko) 2021-11-08 2023-01-18 청주대학교 산학협력단 피포페인팅 이미지 자동변환방법 및 이를 이용한 피포페인팅 이미지 자동변환 시스템
KR20240066550A (ko) 2022-11-08 2024-05-16 주식회사 클레온 딥러닝 기반 3차원 얼굴 움직임 생성 장치 및 방법

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101165300B1 (ko) * 2009-04-08 2012-07-19 이정훈 패턴애니메이션을 기반으로 하는 ｕｃｃ서비스 시스템
KR20160012256A (ko) * 2014-07-23 2016-02-03 배현욱 모션 앨범 재킷을 이용한 스트리밍 서비스 시스템
US9978119B2 (en) * 2015-10-22 2018-05-22 Korea Institute Of Science And Technology Method for automatic facial impression transformation, recording medium and device for performing the method
KR102387570B1 (ko) * 2016-12-16 2022-04-18 삼성전자주식회사 표정 생성 방법, 표정 생성 장치 및 표정 생성을 위한 학습 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210108935A (ko) 2021-09-03
KR20210055369A (ko) 2021-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10559062B2 (en) Method for automatic facial impression transformation, recording medium and device for performing the method
KR102279813B1 (ko) 영상 변형 방법 및 장치
KR102389457B1 (ko) 이미지 변환 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
EP3912085A1 (en) Systems and methods for face reenactment
CN108229369A (zh) 图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备
CN110287836B (zh) 图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质
US11501564B2 (en) Mediating apparatus and method, and computer-readable recording medium thereof
Vazquez-Fernandez et al. Built-in face recognition for smart photo sharing in mobile devices
JP2005242566A (ja) 画像合成装置及び方法
CN108198130A (zh) 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
KR102380333B1 (ko) 이미지 변형 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
JP6225460B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、制御プログラムおよび記録媒体
US10929961B2 (en) Electronic device and method for correcting images using external electronic device
CN113850726A (zh) 图像变换方法和装置
US20130216136A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, storage medium and image processing system
CN113963183B (zh) 模型训练、人脸识别方法、电子设备及存储介质
CN114187166A (zh) 图像处理方法、智能终端及存储介质
CN110310318B (zh) 一种特效处理方法及装置、存储介质与终端
JP2015191358A (ja) 中心人物判定システム、中心人物判定システムに利用される情報端末、中心人物判定方法、ならびに中心人物判定プログラムおよび記録媒体
CN111476095A (zh) 一种表情属性识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113947803B (zh) 模型训练、用于人脸识别的样本数据生成方法及电子设备
KR101500496B1 (ko) 얼굴을 인식하는 장치 및 방법
KR102422778B1 (ko) 랜드마크 데이터 분리 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR20120087265A (ko) 패턴 복사를 이용한 가상 피팅 시스템 및 그 방법
KR102422779B1 (ko) 랜드마크 분리 장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant