KR20090000635A - 3d face modeling system and method considering the individual's preferences for beauty - Google Patents

3d face modeling system and method considering the individual's preferences for beauty Download PDF

Info

Publication number
KR20090000635A
KR20090000635A KR1020070024140A KR20070024140A KR20090000635A KR 20090000635 A KR20090000635 A KR 20090000635A KR 1020070024140 A KR1020070024140 A KR 1020070024140A KR 20070024140 A KR20070024140 A KR 20070024140A KR 20090000635 A KR20090000635 A KR 20090000635A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
face
user
face model
model
ideal
Prior art date
Application number
KR1020070024140A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
조선영
Original Assignee
주식회사 케이티
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 케이티 filed Critical 주식회사 케이티
Priority to KR1020070024140A priority Critical patent/KR20090000635A/en
Publication of KR20090000635A publication Critical patent/KR20090000635A/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/04—Texture mapping

Abstract

A 3D face-lifting system and a method thereof for satisfying a user's preference are provided to enable a user to select desired ideal models differently instead of completing an input on facial operation one time only, thereby obtaining another result of face-lifting. A storage stores face modeling data about 3D standard face models. A characteristic point abstraction unit(12) extracts feature points about an inputted 3D face model of a user. A measure unit(13) performs a measure for a form, proportion, and arrangement of the face model of the user. A model generating unit(14) produces a first ideal face model from the face modeling data. A comparator/analyzer(15) compares measured values of the first ideal face model and the user's face model to measure similarity. A transforming unit(17) reflects the user's second preference, and mixes the first ideal face model with the user's face model to generate a second ideal face model.

Description

사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템 및 그 방법{3D face modeling system and method considering the individual's preferences for beauty}3D face modeling system and method considering the individual's preferences for beauty}

도 1 은 본 발명에 따른 3차원 얼굴 성형 시스템의 일실시예 구성도, 1 is a configuration diagram of an embodiment of a three-dimensional face shaping system according to the present invention;

도 2 는 본 발명에 따른 3차원 얼굴 성형 방법에 대한 일실시예 흐름도, 2 is a flowchart illustrating an embodiment of a three-dimensional face shaping method according to the present invention;

도 3 은 본 발명에 이용되는 특징점 통계 자료를 보여주는 일실시예 설명도이다. Figure 3 is an exemplary explanatory diagram showing the feature point statistical data used in the present invention.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호 설명* Explanation of symbols on the main parts of the drawing

11 : 3차원 얼굴 모델링부 12 : 특징점 추출부11: 3D face modeling unit 12: feature point extraction unit

13 : 얼굴 측정부 14 : 모델 생성부13 face measuring unit 14 model generation unit

15 : 비교 분석부 16 : 데이터베이스15: Comparative Analysis Unit 16: Database

17 : 변형부17: deformation part

본 발명은 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템 및 그 방법과, 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것으로, 보다 상세하게는 얼굴의 입력 영상에 대해서 성형을 위해 참조되는 특징점들을 기준으로 얼굴의 매력적인 정도를 측정하여 3차원 모델링 기술의 변형 기술을 이용해 사용자가 선호하는 모습의 형태로 얼굴을 변형시켜주는 3차원 얼굴 성형 시스템 및 그 방법과, 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to a three-dimensional face shaping system and a method for satisfying a user's preference, and a computer-readable recording medium recording a program for realizing the method, and more particularly to shaping the input image of the face 3D face shaping system and method for measuring the attractiveness of the face on the basis of the feature points referenced to transform the face into the shape of the user's preferred shape using the deformation technology of the 3D modeling technique, and the method A computer readable recording medium having recorded thereon a program for realization.

특히, 본 발명에서는 기 구축된 얼굴들의 데이터베이스에 대해서 사용자가 선호하는 이미지를 전체 혹은 부분적(얼굴의 눈, 코, 입, 턱선 등)으로 선택 가능토록 함으로써, 사용자의 선호도를 정량화하는 단계를 도입하여 사용자가 선호하는 모습으로 사용자 본래의 이미지를 살려, 개인화된 미적 기준에 의한 성형 시뮬레이션(성형외과 상담시 활용), 3D 캐릭터 생성(컴퓨터 그래픽스의 자신의 실물(사진 등)을 바탕으로 한 실사 캐릭터 생성) 및 변형 등을 가능하게 한다. Particularly, in the present invention, the user's preferred image can be selected in whole or in part (face, eyes, nose, mouth, jawline, etc.) of a database of previously constructed faces, thereby introducing a step of quantifying the user's preference. Create your own photo-realistic character based on your own realities (photo, etc.) of computer graphics, plastic simulation (using for plastic surgery consultation) based on personalized aesthetic standards, and 3D character creation. ) And modifications.

일반적으로, 얼굴 영상은 개인의 특징을 잘 표현할 수 있는 정보이다. 실제 얼굴 영상 정보를 이용한 특징점 추출은 얼굴인식, 관상정보, 성형 서비스, 실사 캐릭터 생성을 위한 전처리, 기반기술을 제공함은 물론 사실적인 요소가 바로 적용됨으로써, 자신을 표현하는 가장 효과적인 방식이 될 수 있다. In general, face images are information that can express personal characteristics well. Feature point extraction using real face image information can be the most effective way of expressing itself by providing face recognition, coronal information, molding service, preprocessing for creating live-action characters, and basic technology, as well as applying realistic elements. .

본 발명의 기술분야는 3차원 얼굴 모델로부터 얼굴의 형태를 결정하는 주요 점들과 곡선의 위치와 거리, 각도 등을 측정하여 보다 아름다운 얼굴 형태로 다시 모델링하는 기술이다. 이때, 사용자가 선호하는 모습으로 사용자 본래의 이미지를 살려 성형(변형)함으로써, 성형상담 혹은 3D 생성 및 변형에 유용하게 활용할 수 있다. The technical field of the present invention is a technique of remodeling a more beautiful face shape by measuring key points, curve positions, distances, angles, and the like that determine the shape of a face from a three-dimensional face model. At this time, by shaping (deforming) by utilizing the user's original image in a user's preferred form, it can be usefully used for forming consultation or 3D generation and deformation.

본 발명과 관련된 기술동향을 간략하게 살펴보면 다음과 같다. Briefly looking at the technical trends associated with the present invention.

삼차원 모델링 표현과 이의 제어와 관련된 기술은 3차원 공간에서 여러 개의 삼차원 점들과 이들 점들 간의 연결정보를 갖고 있는 메쉬(mesh) 구조를 다루며, 부드러운 곡면 구조에서 점들의 위치 변화가 전체 곡면 형태에 어떤 영향을 주는지에 대한 다양한 연구가 행해졌으며 또한 진행 중이다.Techniques related to three-dimensional modeling representations and their control deal with a mesh structure containing several three-dimensional points and their connection information in three-dimensional space, and how the positional change of points in a smooth surface structure affects the overall surface shape. Various studies have been conducted on whether or not to give a dose.

또한, 컴퓨터 그래픽스 분야에서 얼굴 모델에 대한 연구는 1970년대 이래로 파라미터 방법, 물리적 기반 모델 그리고 PCA(Principal Component Analysis)를 이용한 통계적 얼굴 모델 등의 방법들을 사용하여 진행 중이다In addition, research on face models in the field of computer graphics has been in progress since the 1970s, using parametric methods, physically based models, and statistical face models using PCA (Principal Component Analysis).

이처럼, 3차원 얼굴 데이터를 모델링하는 메쉬 기술은 3차원 얼굴 형태를 표현하기 위한 기술로 얼굴 형태를 표현하는 여러 개의 점 데이터와 이들 점 데이터 간의 연결 정보를 포함하고 있다. 결국, 자연스러운 얼굴의 모습은 이들 점 데이터와 이를 연결하는 정보들에 의해 결정되며, 얼굴 모습을 결정하는 특정한 점 데이터들 간의 관계를 분석하고 특정 점 외에 다른 점들과 부드러운 곡면을 형성하도록 변형을 시켜주는 기술로 다양한 방법들이 컴퓨터 그래픽스 분야에서 연구되고 있다. As described above, a mesh technology for modeling three-dimensional face data is a technique for expressing a three-dimensional face shape and includes a plurality of point data representing a face shape and connection information between the point data. Eventually, the natural face shape is determined by these point data and the information connecting them, and analyzes the relationship between specific point data that determine the face shape and transforms it to form smooth surfaces with other points besides the specific point. Various methods are being studied in the field of computer graphics.

한편, 얼굴의 변형에 관해서는 변형가능 얼굴 모델(morphable face model)과 같이 3차원 얼굴 모델을 몇몇 속성값들을 변화하여 성별이나 얼굴형, 얼굴의 표정들을 변형해보는 연구들이 있었다.On the other hand, there have been studies regarding the deformation of the face, such as a morphable face model, by changing some attribute values of the three-dimensional face model to modify gender, face type, and facial expressions.

또한, 성형외과 분야에서는 어떤 얼굴이 아름다운 얼굴인지에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 특히, 여러 특징점(fiducials)들 간의 수치 데이터에 대한 발표 논문들이 다양하게 이루어져 있다.In addition, many studies have been made on which face is a beautiful face in the field of plastic surgery. In particular, there are various presentation papers on numerical data among various fiducials.

그런데, 아름다운 혹은 이상적인 얼굴(혹은 실사 캐릭터) 변형을 위해서는 아름다운 혹은 이상적인 얼굴에 대한 기준이 필요하다. 사실 아름다운 혹은 이상적인 얼굴에 대한 기준은 개인마다 다르기 때문에 모든 사람을 만족시키는 보편적인 기준을 마련하는 것은 쉽지 않은 일이며, 공통의 기준을 무조건 적용했을 때에는 그 만족도가 떨어질 수밖에 없다. 이에, 기존의 3차원 얼굴 모델링의 기술들을 활용하여 새로운 이미지의 3차원 얼굴(실사 캐릭터)을 만드는데(성형) 있어서, 단순 에디팅의 방법이 아닌 사용자의 선호도를 고려하여 자동으로 해당 결과를 얻을 수 있는 방안이 절실히 요구된다. However, in order to transform a beautiful or ideal face (or live-action character), a standard for a beautiful or ideal face is needed. In fact, the criteria for a beautiful or ideal face are different for each individual, so it is not easy to establish a universal standard that satisfies everyone, and when the common criteria are unconditionally applied, the satisfaction is deteriorated. Therefore, in creating (shaping) a three-dimensional face (real character) of a new image using existing three-dimensional face modeling techniques, the result can be automatically obtained in consideration of the user's preference rather than a simple editing method. The solution is urgently needed.

실제, 성형을 원하는 대상 모델로부터 성형의 정도와 바라는 이상형을 얻는 것은 해당분야 전문가의 오랜 경험을 요구한다. 그러나, 비록 해당 전문가가 오랜 경험을 지녔다 할지라도 시대별, 인종별, 심지어 개인별로 모든 미의 이상적 기준을 알기는 매우 어렵다. 또한, 이를 정량화하여 적용하는 데는 많은 수고와 노력이 따른다. 이에, 본 발명에서는 데이터베이스의 정보를 활용하여 보다 손쉽게 그 변형의 정도와 방향에 대한 값을 얻도록 하여 보다 높은 만족을 유도한다. Indeed, obtaining the desired degree of molding and the desired ideal form from the target model to be molded requires long experience of experts in the field. However, even if the expert has a long experience, it is very difficult to know all the ideals of beauty by age, race and even individuality. In addition, quantifying and applying them requires a lot of effort and effort. Thus, in the present invention, by using the information of the database to obtain a value for the degree and direction of the deformation more easily to induce higher satisfaction.

즉, 종래의 방법은 처음부터 이상적인 아름다운 얼굴에 대한 고전적 측정치 를 가지고 모든 얼굴에 대해 해당 형태로 변형하도록 처리하는 반면, 본 발명은 3차원 변형을 원하는 대상자가 스스로 자신이 생각하는 아름다운 얼굴에 대한 선호도를 기 분석된 모델들로부터 선택하고 선택된 모델들의 측정치 평균 혹은 가중치 평균 정보 값을 기준으로 대상자의 삼차원 모델을 변형하는 방법을 택하여 변형을 원하는 대상자의 만족도를 높일 수 있다. 이러한 기술은 성형외과의 상담 과정에도 활용될 수 있으며, 자신을 대신하는 3차원 아바타(실사 캐릭터)에도 활용되어 디지털 컨텐츠 서비스 등에 적극 활용될 수 있을 것이다. In other words, while the conventional method has a classical measurement of the ideal beautiful face from the beginning to process the deformation to the shape for all the faces, while the present invention is a subject who wants a three-dimensional deformation, the preference for the beautiful face himself thinks The user's satisfaction can be increased by selecting a method from the analyzed models and deforming the three-dimensional model of the subject based on the measured mean or the weighted average information value of the selected models. This technology can be used in the consultation process of plastic surgery, it can also be used in 3D avatars (real-life characters) on behalf of their own, can be actively used in digital content services.

본 발명은 상기 요구에 부응하기 위하여 제안된 것으로, 얼굴의 입력 영상에 대해서 성형을 위해 참조되는 특징점들을 기준으로 얼굴의 매력적인 정도를 측정하여 3차원 모델링 기술의 변형 기술을 이용해 사용자가 선호하는 모습의 형태로 얼굴을 변형시켜주는 3차원 얼굴 성형 시스템 및 그 방법과, 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been proposed to meet the above requirements, and measures the attractiveness of the face based on the feature points referenced for shaping with respect to the input image of the face. It is an object of the present invention to provide a three-dimensional face shaping system for transforming a face into a shape and a method thereof, and a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing the method.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.Other objects and advantages of the present invention can be understood by the following description, and will be more clearly understood by the embodiments of the present invention. Also, it will be readily appreciated that the objects and advantages of the present invention may be realized by the means and combinations thereof indicated in the claims.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 3차원 얼굴 성형 시스템에 있어서, 3차원 기준 얼굴 모델들에 대한 얼굴 모델링 데이터를 저장하고 있는 저장수단; 입력되는 3차원 사용자 얼굴 모델에 대해 특징점들을 추출하기 위한 특징점 추출수단; 상기 추출된 특징점들을 기준으로 상기 사용자 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대한 계측을 실시하기 위한 측정수단; 사용자의 제1 선호도에 따라 상기 얼굴 모델링 데이터로부터 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하기 위한 모델 생성수단; 상기 제1 이상형 얼굴 모델의 계측치와 상기 사용자 얼굴 모델의 계측치를 비교하여 유사도를 측정하기 위한 비교 분석수단; 및 비교 분석 결과에 따라, 사용자의 제2 선호도를 반영하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델과 상기 사용자 얼굴 모델을 혼합하여 제2 이상형 얼굴 모델을 생성하기 위한 변형수단을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. The present invention for achieving the above object, in the three-dimensional face shaping system, the storage means for storing the face modeling data for the three-dimensional reference face models; Feature point extraction means for extracting feature points from an input three-dimensional user face model; Measuring means for measuring the shape, proportionality, and arrangement of the user face model based on the extracted feature points; Model generating means for generating a first ideal face model from the face modeling data according to a first preference of a user; Comparison analysis means for comparing the measured values of the first ideal face model with the measured values of the user face model and measuring similarity; And modification means for generating a second ideal face model by mixing the first ideal face model and the user face model based on a result of the comparative analysis.

한편, 본 발명은, 3차원 얼굴 성형 방법에 있어서, 3차원 기준 얼굴 모델들에 대한 얼굴 모델링 데이터를 기 저장하는 단계; 입력되는 3차원 사용자 얼굴 모델에 대해 특징점들을 추출하는 단계; 상기 추출된 특징점들을 기준으로 상기 사용자 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대한 계측을 실시하는 단계; 사용자의 제1 선호도에 따라, 상기 얼굴 모델링 데이터로부터 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 단계; 상기 제1 이상형 얼굴 모델의 계측치와 상기 사용자 얼굴 모델의 계측치를 비교하여 유사도를 측정하는 단계; 및 유사도 측정 결과에 따라, 사용자의 제2 선호도를 반영하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델과 상기 사용자 얼굴 모델을 혼합하여 제 2 이상형 얼굴 모델을 생성하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. On the other hand, the present invention, in the three-dimensional face shaping method, the step of pre-store the face modeling data for the three-dimensional reference face models; Extracting feature points of an input 3D user face model; Measuring a proportional to, and an arrangement of, a face model of the user based on the extracted feature points; Generating a first ideal face model from the face modeling data according to a first preference of a user; Measuring similarity by comparing the measured value of the first ideal face model with the measured value of the user face model; And generating a second ideal face model by mixing the first ideal face model and the user face model according to a result of the similarity measurement, reflecting the second preference of the user.

다른 한편, 본 발명은, 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형을 위하여, 프로세서를 구비한 3차원 얼굴 성형 시스템에, 3차원 기준 얼굴 모델들에 대한 얼굴 모델링 데이터를 기 저장하는 기능; 입력되는 3차원 사용자 얼굴 모델에 대해 특징점들을 추출하는 기능; 상기 추출된 특징점들을 기준으로 상기 사용자 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대한 계측을 실시하는 기능; 사용자의 제1 선호도에 따라, 상기 얼굴 모델링 데이터로부터 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 기능; 상기 제1 이상형 얼굴 모델의 계측치와 상기 사용자 얼굴 모델의 계측치를 비교하여 유사도를 측정하는 기능; 및 유사도 측정 결과에 따라, 사용자의 제2 선호도를 반영하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델과 상기 사용자 얼굴 모델을 혼합하여 제2 이상형 얼굴 모델을 생성하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.On the other hand, the present invention, for the three-dimensional face shaping to satisfy the user's preferences, in the three-dimensional face shaping system with a processor, the function of pre-store the face modeling data for the three-dimensional reference face models; Extracting feature points from an input 3D user face model; A function of measuring the shape, proportionality, and placement of the user face model based on the extracted feature points; Generating a first ideal face model from the face modeling data according to a first preference of a user; Measuring similarity by comparing the measured value of the first ideal face model with the measured value of the user face model; And a program for realizing a function of generating the second ideal face model by mixing the first ideal face model and the user face model by reflecting the second preference of the user according to the similarity measurement result. Provide a record carrier.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.The above objects, features and advantages will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings, whereby those skilled in the art may easily implement the technical idea of the present invention. There will be. In addition, in describing the present invention, when it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1 은 본 발명에 따른 3차원 얼굴 성형 시스템의 일실시예 구성도이다. 1 is a block diagram of an embodiment of a three-dimensional face shaping system according to the present invention.

본 발명은 애니메이터로부터 직접 만들거나 2차원 영상 이미지로부터 만들거나 혹은 3차원 스캐너를 사용하거나 여러 다양한 방법으로 만들어지는 3차원 얼굴 모델링 데이터를 입력으로 한다. The present invention takes as input three-dimensional face modeling data, either directly from an animator, from a two-dimensional image, or using a three-dimensional scanner or made in a variety of ways.

따라서, 3차원 얼굴 모델링부(11)는 일반 사용자들이 닮고 싶어하거나 선망하는 사람들의 얼굴들에 대해 2D 이미지(사진) 혹은 3차원 형태(3D 스캐너)로 입력을 받아 이를 원 대상자의 특성이 그대로 드러나도록 3차원 얼굴 모델링 처리를 한다. Therefore, the 3D face modeling unit 11 receives inputs of 2D images (photographs) or 3D forms (3D scanners) of the faces of people who the general user wants to resemble or envy. 3D face modeling process.

본 발명에서는 여러 가지 아름다운 얼굴들에 대한 측정자료들을 데이터베이스화하고(데이터베이스(16)), 사용자로 하여금 이미 확보한 여러 이미지 자료 중에서 이상적으로 생각하는 이미지를 한 개 이상 선택하도록 한다(사용자 선택값). 이는 사용자가 아름답다고 생각한 이미지로부터 가상 성형을 시도할 대상(target) 값을 얻어내도록 하는 과정이며, 이를 위해 이상적인 얼굴 측정치 데이터베이스(16)가 필요하다. In the present invention, the measurement data for various beautiful faces are databased (database 16), and the user selects one or more images that are ideally thought out of the various image data already secured (user selection value). . This is a process of obtaining a target value for virtual molding from an image which the user considers to be beautiful, and for this, an ideal face measurement database 16 is required.

데이터베이스화를 위한 과정은, 우선 다양한 방법으로 확보한 이상적 모델형 얼굴들의 이미지 자료(기준 얼굴 모델)에 대하여 얼굴의 모양을 결정하는 특징점 추출 과정(특징점 추출부(12))과, 이들 특징점들 간의 거리와 각도를 측정하는 얼굴 측정 과정(얼굴 측정부(13))이 필요하다. The database process includes, first, a feature point extraction process (feature point extractor 12) for determining a shape of a face with respect to image data (reference face model) of ideal model faces obtained by various methods, and between these feature points. Face measurement process (face measurement unit 13) for measuring the distance and angle is required.

그리고, 사용자가 선택한 이상적 모델들의 해당 측정치 값과 입력 데이터 모델의 측정치 값들을 비교함으로써(비교 분석부(15)), 전체적으로 얼마나 많은 변형이 필요할지를 미리 계산한다(변형부(17)). 이때, 무조건적인 변형으로 인해 전체 얼굴의 자연스러운 모습을 잃을 수 있는 경우를 방지하기 위하여, 전체(global) 변형 정도와 지역(local) 변형 정도의 값을 적절히 조정한다. 이를 위해서는 최적화 기법이 활용된다.Then, by comparing the measured values of the ideal models selected by the user with the measured values of the input data model (comparison analysis unit 15), it is calculated in advance how many deformations are needed overall (deformation unit 17). In this case, in order to prevent a case in which the natural appearance of the entire face may be lost due to unconditional deformation, values of global deformation and local deformation are appropriately adjusted. To do this, an optimization technique is used.

본 발명의 변형 과정(변형부(17))에서는 원래의 이미지에 대해 보다 아름다운 형태로 변형을 하였을 때, 실제 얼굴의 느낌을 그대로 살리기 위해서는 원 모델이 지닌 텍스쳐 느낌을 살리든지 혹은 보다 나은 피부 텍스쳐를 활용하여 렌더링하는 기술적인 문제도 포함한다. 변형된 3차원 얼굴 모델의 변형분을 텍스쳐 맵에도 적용하게 하며, 또한 여러 피부톤에 대한 텍스쳐도 저장하여 활용할 수 있는 렌더링 기술이 필요하다. In the deformation process (deformation unit 17) of the present invention, when the deformation in a more beautiful form with respect to the original image, in order to preserve the feeling of the real face as it is, to make use of the texture feeling of the original model or better skin texture It also includes technical problems of rendering. We need a rendering technique that can apply the deformation of the deformed three-dimensional face model to the texture map and also store and use textures for multiple skin tones.

그럼, 본 발명에 따른 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템의 구성을 살펴보면, 3차원 기준 얼굴 모델들(사용자가 아름답다고 생각하는 이상적 모델형 얼굴, 즉 연예인 얼굴 모델)에 대한 얼굴 모델링 데이터(이때, 얼굴 모델링 데이터라 함은, 기준 얼굴 모델들 각각에 대한 특징점들과, 이 특징점들을 기준으로 각 기준 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대해 계측된 계측치를 포함함)를 저장하고 있는 데이터베이스(16)와, 입력되는 3차원 사용자 얼굴 모델에 대해 특징점들을 추출하기 위한 특징점 추출부(12)와, 추출된 특징점들을 기준으로 사용자 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대한 계측을 실시하기 위한 얼굴 측정부(13)와, 사용자의 제1 선호도(즉, 반영하고자 하는 기준 얼굴 모델에 대한 개수를 지정한 제1 사용자 선택값, 혹은 기준 얼굴 모델에 대한 개수 및 비율을 지정한 제2 사용자 선택값, 혹은 기준 얼굴 모델에 대한 얼굴 요소별 제3 사용자 선택값 중 하나 임)에 따라 얼굴 모델링 데이터로부터 제1 이상형 얼굴 모델(I1)을 생성하기 위한 모델 생성부(14)와, 제1 이상형 얼굴 모델(I1)의 계측치와 사용자 얼굴 모델의 계측치를 비교하여 유사도를 측정하기 위한 비교 분석부(15)와, 비교 분석 결과에 따라, 사용자의 제2 선호도(즉, 제1 이상형 얼굴 모델과 사용자 얼굴 모델의 혼합 비율을 지정한 제4 사용자 선택값임)를 반영하여 제1 이상형 얼굴 모델(I1)과 사용자 얼굴 모델을 혼합하여 제2 이상형 얼굴 모델(I2)을 생성하기 위한 변형부(17)를 포함한다. Then, looking at the configuration of the three-dimensional face shaping system that satisfies the user's preference according to the present invention, the face modeling data for the three-dimensional reference face models (ideal model face, celebrity face model that the user thinks beautiful In this case, the face modeling data includes a database storing feature points for each of the reference face models, and measurement values measured for the shape, proportion, and placement of each reference face model based on the feature points. 16), a feature point extractor 12 for extracting feature points from the input 3D user face model, and a face measure for measuring shape, proportion, and placement of the user face model based on the extracted feature points And a first user selection value that designates the number of the user's first preferences (that is, the number of reference face models to be reflected), or The first ideal face model I 1 from the face modeling data according to a second user selection value that specifies the number and ratio of the semi-face model, or one of the third user selection values for each face element of the reference face model. The model generator 14 for generating, the comparison analyzer 15 for measuring the similarity by comparing the measured value of the first ideal type face model I 1 with the measured value of the user face model, and according to the comparison analysis result, The second ideal type by mixing the first ideal face model I 1 and the user face model by reflecting the user's second preference (that is, a fourth user selection value that designates a mixing ratio of the first ideal face model and the user face model). It includes a deformation unit 17 for generating a face model (I 2 ).

여기서, 모델 생성부(14)는 반영하고자 하는 기준 얼굴 모델(원빈, 장동건, 소지섭 등 연예인 얼굴 모델)에 대한 개수를 지정한 제1 사용자 선택값에 따라 지정된 기준 얼굴 모델들의 평균을 혼합하여 제1 이상형 얼굴 모델을 생성한다. 즉, 사용자가 지정한 기준 얼굴 모델들, 예를 들면, '원빈', '장동건', '소지섭'의 평균적인 얼굴별 전체 혼합(blending)을 수행한다. Here, the model generator 14 mixes the average of the reference face models specified according to a first user selection value that designates the number of reference face models (celebrity face models such as Won Bin, Jang Dong Gun, and So Ji Sup) to be reflected, thereby mixing the first ideal type. Create a face model. That is, the average face blending of the reference face models designated by the user, for example, 'Won Bin', 'Jang Dong Gun' and 'So Ji Sub' is performed.

또한, 모델 생성부(14)는 반영하고자 하는 기준 얼굴 모델(원빈, 장동건, 소지섭 등 연예인 얼굴 모델)에 대한 개수 및 비율을 지정한 상기 제2 사용자 선택값에 따라 지정된 기준 얼굴 모델들을 비율에 따라 혼합하여 제1 이상형 얼굴 모델(I1)을 생성한다. 즉, 사용자가 지정한 기준 얼굴 모델들의 선호 비율, 예를 들면 특히 '원빈'을 선호하여 '원빈 50%', '장동건 30%', '소지섭 20%'의 비율로 얼굴별 전체 혼합(blending)을 수행한다. In addition, the model generator 14 mixes the reference face models specified according to the ratio according to the second user selection value, which specifies the number and the ratio of the reference face models (celebrity face models such as Won Bin, Jang Dong Gun, and So Ji Sub) to reflect. To generate a first ideal face model I 1 . In other words, the preference ratio of the user-specified reference face models, for example, 'Won Bin', in particular, selects 'Bin Bin 50%', 'Jang Dong Gun 30%', and 'Seo Ji Sub' 20%. Perform.

또한, 모델 생성부(14)는 반영하고자 하는 기준 얼굴 모델(원빈, 장동건, 소지섭 등 연예인 얼굴 모델)에 대한 얼굴 요소별 제3 사용자 선택값에 따라 지정된 얼굴 모델들의 요소를 혼합하여 제1 이상형 얼굴 모델을 생성한다. 즉, 사용자가 지정한 기준 얼굴 모델들의 요소, 예를 들면 '눈은 원빈', '코는 장동건', '입은 소지섭'으로 부분 혼합(blending)을 수행한다.In addition, the model generator 14 mixes elements of the face models specified according to the third user selection value for each face element of the reference face model (celebrity face models such as Won Bin, Jang Dong Gun, and So Ji Sup) to be reflected to mix the elements of the first ideal type face. Create a model. That is, partial blending is performed by elements of the reference face models designated by the user, for example, 'eye is Won Bin', 'nose Jang Dong Gun' and 'wearing So Ji Sub'.

한편, 비교 분석부(15)에서는 사용자 얼굴 모델의 측정치와 제1 이상형 얼굴 모델의 측정치들을 비교하여 변형의 정도와 방향을 결정하도록 한다. Meanwhile, the comparison analyzer 15 compares the measured values of the user face model with the measured values of the first ideal face model to determine the degree and direction of deformation.

마지막으로, 변형부(17)는 이와 같이 생성된 제1 이상형 얼굴 모델과 사용자 얼굴 모델의 혼합 비율(blending factor)을 지정한 제4 사용자 선택값에 따라 지정된 제1 이상형 얼굴 모델과 사용자 얼굴 모델을 혼합 비율에 따라 혼합하여 제2 이상형 얼굴 모델(I2)을 생성한다. 이때, 유사도 측정 결과에 따라 변형의 정도와 방향을 결정하고, 변형 처리시 렌더링을 수행한다. 또한, 전체 변형의 정도와 지역 변형의 정도 간의 차이를 분석하고 최적화 기법을 통해 보다 자연스러운 얼굴 형태의 변형을 유도한다.Finally, the deformer 17 mixes the first ideal face model and the user face model specified according to a fourth user selection value that specifies a blending factor of the first ideal face model and the user face model generated as described above. Mixing according to a ratio produces a second ideal face model I 2 . At this time, the degree and direction of deformation are determined according to the result of the similarity measurement, and rendering is performed during deformation processing. In addition, the difference between the degree of global deformation and the degree of regional deformation is analyzed and the optimization technique leads to more natural facial shape deformation.

이처럼 변형부(17)에서는 비교 분석 결과에 따라 어떤 방향과 정도로 입력 모델을 구성하는 점들을 변형해야 할지를 결정한다. 이때, 변형이 이루어지는 모델은 얼굴이기 때문에 전체적으로 자연스러운 얼굴의 형상을 지니면서 기존의 이미지를 어느 정도 유지한 채 새로운 모습으로 변형을 시켜줘야 하므로, 어떤 기준으로 분석을 하는지, 그리고 특징점으로 샘플링된 점들 값으로부터 전체 얼굴을 구성하 는 점들 모두에 대해 변형 정도를 결정한다. 또한, 처음 텍스쳐에 대해서 변형된 형태에 따라 텍스쳐에 대한 변형 처리를 해준다. As described above, the deformation unit 17 determines which direction and degree to which the points constituting the input model should be modified according to the comparative analysis result. At this time, since the deformed model is a face, the deformed model must be transformed into a new shape while maintaining the existing image to some extent while maintaining the overall natural face shape. Determine the degree of deformation for all the points that make up the entire face. Also, the texture is transformed according to the shape of the first texture.

상기 '제1 이상형 얼굴 모델'은 기준 얼굴 모델들로부터 얻은 순수 이상형 얼굴 모델이 되며, 상기 '제2 이상형 얼굴 모델'은 제1 이상형 얼굴 모델과 사용자의 얼굴 모델의 혼합 얼굴 모델인 셈이다. 결국, 제2 이상형 얼굴 모델은 혼합 비율(제4 사용자 선택값)에 따라 사용자 얼굴 모델 혹은 제1 이상형 얼굴 모델의 반영 비율이 달라진다. The first ideal face model is a pure ideal face model obtained from reference face models, and the second ideal face model is a mixed face model of the first ideal face model and the user's face model. As a result, the reflection ratio of the user face model or the first ideal face model varies according to the blending ratio (fourth user selection value) of the second ideal face model.

본 발명에 따른 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템의 동작을 개략적으로 살펴보면, 먼저 애니메이터가 직접 만들거나 2차원 영상 이미지로부터 만들거나 혹은 3차원 스캐너를 사용하거나 여러 다양한 방법으로 만들어지는 3차원 사용자 얼굴 모델을 입력받아(3차원 얼굴 모델링부(11)), 이러한 사용자 얼굴 모델에 대해서 특징점들을 추출하고(특징점 추출부(12)), 추출된 특징점들로부터 계측을 실시한다(얼굴 측정부(13)). 이후, 사용자 얼굴 모델에 대해 실시된 계측 자료와 모델 생성부(14)에서 데이터베이스(16)를 바탕으로 생성된 이상형 얼굴 모델의 계측치와의 유사도를 실시하여(비교 분석부(15)), 변형의 정도와 방향을 결정한다(변형부(17)). 이때, 데이터베이스(16)는 여러 기준 얼굴 모델로부터 얻은 특징점들과, 이 특징점들을 기준으로 각 기준 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대해 계측된 측정치 값들을 포함하고 있다.Referring to the operation of the three-dimensional face shaping system that satisfies the user's preference according to the present invention, first of all, the animator is a three-dimensional made by yourself or from a two-dimensional image image, using a three-dimensional scanner or a variety of methods The user face model is input (three-dimensional face modeling unit 11), and feature points are extracted for the user face model (feature point extractor 12), and measurement is performed from the extracted feature points (face measurement unit ( 13)). Subsequently, the similarity between the measurement data carried out for the user face model and the measured values of the ideal face model generated based on the database 16 in the model generator 14 is performed (comparative analysis unit 15) to determine the deformation. The degree and direction are determined (deformation part 17). At this time, the database 16 includes feature points obtained from various reference face models, and measured values measured for the shape, proportion, and placement of each reference face model based on the feature points.

여기서, 변형의 정도와 방향이 주어졌을 때, 입력 얼굴 모델에 대해서 적절한 변형을 수행하며, 이때 얼굴의 자연스러운 곡면 값이 깨지지 않도록 최적화 기 법이 들어간 알고리즘을 수행하게 된다.Here, when the degree and direction of deformation is given, an appropriate deformation is performed on the input face model. At this time, an algorithm including an optimization technique is performed so that the natural surface value of the face is not broken.

원래 입력된 3차원 얼굴 모델을 아름답게 하기 위해서는 아름다움에 대해 누구나 공감하는 기준이 필요하다. 그러나, 아름다움의 기준은 시대에 따라, 민족에 따라, 문화에 따라, 심지어 사람에 따라서도 조금씩 다르기 때문에 보편 타당한 기준을 찾는다는 것이 어려웠다. In order to beautify the three-dimensional face model originally input, it is necessary to have a standard that everyone agrees on beauty. However, it was difficult to find universally valid standards because the standards of beauty vary slightly from age to age, from race to race, from culture to race and even from person to person.

이에, 본 발명에서는 보편 타당한 기준을 찾고 해당 기준에 의거 변형을 시도하기보다는, 사용자마다 갖고 있는 아름다움에 대한 서로 다른 기준들을 여러 얼굴에 대한 이미지를 보여줌으로써 막연하게 가지고 있었던 선호도를 마음에 드는 이미지를 선택하게 하여, 무의식적으로 갖고 있는 아름다움에 대한 기준을 시스템에서 분석하여 수치화할 수 있다. 또한, 입력된 삼차원 얼굴 모델에 대해서 프로젝션 혹은 3차원 평면과의 절단연산을 통해서 정확한 옆모습의 외곽선을 구성하는 점들을 얻는 과정 등 정확한 측정치를 얻는 방법을 도입하여 보다 정밀하게 성형 변형의 정도를 계산할 수 있다.Accordingly, in the present invention, rather than finding a universally reasonable standard and attempting modification based on the standard, an image that likes vaguely had a preference that has vaguely possessed by showing images of different faces for beauty each user has. By making choices, the system can quantify by analyzing the criteria of beauty unconsciously. In addition, it is possible to calculate the degree of molding deformation more precisely by introducing a method of obtaining accurate measurement values such as the process of obtaining the points constituting the accurate side profile outline through projection or cutting with the 3D plane. have.

본 발명에 따르면, 입력된 3차원 얼굴 모델로부터 원하는 형태의 모델을 단순 에디팅이 아닌 원하는 이미지의 데이터를 조합함으로써 새로운 형태의 얼굴 모델을 얻도록 하는데 유용하다. 실제 본인의 모습을 가지고 성형 후의 모습을 알아보거나 혹은 사이버 세계에서 자신을 대신할 3D 아바타의 생성 등에도 활용 가능하다.According to the present invention, it is useful to obtain a new face model by combining data of a desired image from the input three-dimensional face model instead of simple editing. You can use it to see how you look after you have your own face, or to create 3D avatars to replace yourself in the cyber world.

그럼, 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법에 대해 보다 상세하게 살펴보기로 한다. Then, a three-dimensional face shaping method that satisfies the user's preference according to the present invention will be described in detail with reference to FIG. 2.

우선, 여러 가지 아름다운 얼굴들(기준 얼굴 모델들)에 대한 측정자료들을 미리 데이터베이스(16)에 구축하여 둔다(201). 즉, 기준 얼굴 모델들 각각에 대한 특징점들과, 특징점들을 기준으로 기준 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대해 측정된 측정치를 데이터베이스(16)에 저장한다. First, measurement data of various beautiful faces (reference face models) are built in the database 16 in advance (201). In other words, the feature points for each of the reference face models, and the measured values measured for the shape, proportion, and placement of the reference face model based on the feature points are stored in the database 16.

즉, 이상적인 모델급 얼굴들(기준 얼굴 모델들)에 대하여 비교 측정치 값들을 미리 측정하여 데이터베이스(16)에 저장하여 두는데, 일반 사용자들이 닮고 싶어하거나 선망하는 사람들의 얼굴들에 대해 2D 이미지(사진) 혹은 3D 형태(3D 스캐너)로 입력을 받아 이를 원 대상자의 특성이 그대로 드러나도록 3차원 얼굴 모델링 처리를 하여 데이터베이스화한다. 이때, 3차원 얼굴 모델링 데이터는 추후 얼굴의 형태 분석시 사용하기 수월하도록 특징점 및 이들 특징점을 사용한 측정치(길이, 거리, 각도 등)에 대한 정보를 포함하고 있다. In other words, comparative measurement values of ideal model faces (reference face models) are measured in advance and stored in the database 16. 2D images (photographs) of the faces of people whose general users want to resemble or envy Or 3D type (3D scanner) and input the database into 3D face modeling process so that the original subject's characteristics are revealed. In this case, the 3D face modeling data includes information on feature points and measurements using the feature points (length, distance, angle, etc.) so that they can be easily used later in analyzing the shape of the face.

여기서, 이상적인 모델급 얼굴들(기준 얼굴 모델들)을 획득하는 방법을 살펴보면, 사실 대중들이 많이 선호하는 혹은 많이 알고 있는 얼굴들은 정확한 해당 얼굴을 확보하기가 쉽지 않다. 따라서, 구축하기 위한 현실적인 방법으로 이들의 사진을 많이 확보하여, 사진으로부터 3차원 얼굴 모델링을 수행하는 방법을 택한다. 이때, 3차원 얼굴 데이터를 모델링하기 위한 입력은, 첫 번째 애니메이터가 직접 3차원 모델링을 하는 경우, 두 번째 2D 이미지(사진)로부터 3차원 얼굴 모델링을 얻는 경우, 세 번째 3D 스캔 데이터를 근거로 3차원 얼굴 모델링을 하는 경우 등으로 나뉠 수 있다. Here, looking at how to obtain the ideal model-class faces (reference face models), in fact, the faces that the public likes or knows a lot is not easy to secure the correct face. Therefore, as a realistic method for constructing, a large number of their photographs are secured and a method of performing 3D face modeling from the photographs is selected. In this case, the input for modeling the 3D face data is based on the third 3D scan data when the first animator directly performs the 3D modeling, and when the 3D face modeling is obtained from the second 2D image (photo). It can be divided into the case of dimensional face modeling.

상기 두 번째 방법에 대한 공지 기술로는, "Estimating Colored 3D Face Models from Single Images: An Example Based Approach"나, "A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces"의 경우 등이 있다.Known techniques for the second method include "Estimating Colored 3D Face Models from Single Images: An Example Based Approach" or "A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces".

또한, 상기 세 번째 방법은 상기 두 번째 방법을 수행하는데 있어서의 subset으로 두 번째 방법을 수행하면 처리할 수 있다. In addition, the third method can be processed by performing the second method as a subset in performing the second method.

이와 같은 이상적 모델형 얼굴들의 이미지 자료(기준 얼굴 모델)에 대하여 얼굴의 모양을 결정하고 이들 특징점들 간의 거리와 각도를 측정하는 과정은, 사용자 얼굴 모델에 대해 특징점을 추출하고(203) 특징점들을 기준으로 얼굴의 형태와 비례, 배치 등에 대한 측정을 실시하는 과정(203)과 동일하다. Determining the shape of the face with respect to the image data of the ideal model faces (reference face model) and measuring the distance and angle between these feature points extracts the feature points for the user face model (203) and references the feature points. This is the same as the process 203 of measuring the shape, proportion, placement, and the like of the face.

얼굴의 예쁜 정도를 분석하기 위한 특징점들의 선택은 이미 기존 성형외과 분야에서 많이 활용되고 있으며, 해당 문건은 이들 분야에서 많이 발견할 수 있다. 그 중 대표적으로 참조되는 문헌은 "Leslie G.Farkas"의 "Anthropometry of the Head and Face"이다. The selection of feature points to analyze the beauty of the face is already widely used in the field of plastic surgery, and the document can be found in these fields. A representative reference among them is "Anthropometry of the Head and Face" by "Leslie G. Farkas."

특징점 선택에 있어서는, 정면(frontal view)과 측면(profile view)에서 바라본 모습에 대하여 선택하는 방법을 따른다[공지기술].The feature point selection is based on a method for selecting the view viewed from the frontal view and the profile view [notice technique].

그리고, 특징점을 추출하는 방법은 수동과 자동의 2가지 방법이 있으며, 본 발명에서는 이에 한정되지 않는다. In addition, there are two methods for extracting feature points, manual and automatic, and the present invention is not limited thereto.

이후, 특징점들을 기준으로 얼굴의 형태와 비례, 배치 등에 대한 측정을 실시한다. 예로서, 특징점 통계 자료는 도 3에 도시된 바와 같다. Subsequently, the shape, proportion, placement, etc. of the face are measured based on the feature points. As an example, the feature point statistics are as shown in FIG. 3.

특징점들을 가지고 몇몇 중요한 길이와 길이 간 비례 등을 측정하여 비교분석을 한다. 예로서, 매력적인 여자에 대한 인체 계측학적 연구 결과를 살펴보면, " 안면폭(zy~zy): 128.3mm", "안면고(tr~gn): 171.9mm", "검열고경(ps~pi): 11.8mm", "검열폭: 31.0mm", "안면의 전체적인 비율{(tr~gn)/(zy~zy)}: 133.98%", "상부 안면부의 상대적 길이: 매력적 53.7%(SD:2.1%), 가장 매력적 53.4%(SD:2.5%)", "눈의 상대적인 크기{(ps~pi)/(tr~gn)}: 6.86%, {(ex~en)/(zy~zy)}: 24.16%", "입의 상대적인 크기{(ch~ch)/(zy~zy)}: 매력적 39.5%, 가장 매력적 39.9%" 등이다. Compare and analyze some important lengths and proportions between them with feature points. As an example, the results of anthropometric studies on attractive women include "face width (zy ~ zy): 128.3mm", "face height (tr ~ gn): 171.9mm", "censor height (ps ~ pi): 11.8mm "," Censor Width: 31.0mm "," Overall ratio of face {(tr ~ gn) / (zy ~ zy)}: 133.98% "," Relative length of upper face: Attractive 53.7% (SD: 2.1% ), The most attractive 53.4% (SD: 2.5%) "," relative size of eyes {(ps ~ pi) / (tr ~ gn)}: 6.86%, {(ex ~ en) / (zy ~ zy)}: 24.16% "," relative size of mouth {(ch ~ ch) / (zy ~ zy)}: attractive 39.5%, most attractive 39.9% ".

이와 같이 기준 얼굴 모델에 대래서 비교 측정치 값들을 미리 측정하여 데이터베이스 형태로 저장해둔다. 즉, 잡지나 인터넷 혹은 직접 측정 등을 통해 여러 얼굴 모델들 중에서 사용자가 이상적으로 생각하는 모델들을 선택하여 이에 대한 특징점과 측정치들의 정량화된 대표값을 얻어낸다[이 과정은 기존의 정형화된 이상적 모델에 대한 개인마다 서로 다른 견해를 반영하는 동시에 어떤 형태로 성형화할 것인지에 대한 기준을 얻게 한다]. 그리고, 데이터베이스(16)에 모델을 저장하는 방법에 있어서, 시대별, 인종별, 분야별 등 여러 분류 요소들을 가지고 미리 해당 모델에 대한 대표값을 계산함으로써, 사용자에게 보다 쉽게 원하는 형태의 이상적 모델을 제시할 수 있다. In this way, the comparative measurement values are measured in advance in the reference face model and stored in a database form. In other words, through the magazine, the Internet, or direct measurement, the user selects the ideal models from various face models and obtains quantitative representative values of the feature points and the measured values. [This process is based on the existing standardized ideal model. Reflecting different views of the individual, while at the same time obtaining a standard for how it is shaped. And, in the method of storing the model in the database 16, by calculating the representative value for the model in advance with the various classification factors, such as by period, race, sector, etc., the ideal model of the desired form is presented to the user more easily. can do.

이후, 3차원 스캐너, 2D 이미지 혹은 애니메이터로부터 직접 만들어진 3차원 사용자 얼굴 모델링 데이터를 입력받아(202), 해당 3차원 사용자 얼굴 모델에 대해 특징점을 추출하고(203), 이들 특징점들을 기준으로 얼굴의 형태와 비례, 배치 등에 대한 측정을 실시한다(204). 이러한 과정(202~204)은 상기 데이터베이스화 과정(201)에서 기준 얼굴 모델에 대해 특징점을 추출하고 특징점들을 기준으로 기준 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대해 측정을 실시하는 과정과 동일하므로, 상세 한 설명은 생략하기로 한다. Thereafter, 3D user face modeling data generated directly from a 3D scanner, a 2D image, or an animator are input (202), feature points are extracted for the corresponding 3D user face model (203), and the shape of the face based on these feature points. And measure the proportion, placement, etc. (204). These processes 202 to 204 are the same as the process of extracting feature points for the reference face model in the database process 201 and measuring the shape, proportion, and placement of the reference face model based on the feature points. One description will be omitted.

이후, 이상형 얼굴 모델(제1 이상형 얼굴 모델)을 생성한 후(205), 제1 이상형 얼굴 모델과 사용자 얼굴 모델의 정량화된 측정치 차이를 비교하여 얼마나 유사한지를(닮은 정도를) 분석한다(206). 이는 상기 데이터베이스화 과정(201)에서 측정된 기준 얼굴 모델들에 대해 비교해야 할 측정치와 사용자 얼굴 모델에 대해 측정된 측정치를 비교함으로써 가능하다. 이 과정은 가령 사용자 얼굴 모델의 '코'는 너무 낮음에도, 이상형 얼굴 모델로 지정한 모델의 '코' 높이로 무조건 맞추다 보면, 전체적으로 매우 부조화를 이룰 수 있기 때문에, 각각의 측정치들을 비교 분석한다. Then, after generating the ideal face model (first ideal face model) (205), and comparing the difference between the quantified measurement value of the first ideal face model and the user face model to analyze how similar (similarity) (206) . This is possible by comparing the measurements measured for the user face model with the measurements to be compared for the reference face models measured in the database 201. This process compares and analyzes each measurement because, for example, the 'nose' of the user's face model is too low, but unconditionally matching to the 'nose' height of the model designated as the ideal face model can be very inconsistent overall.

분석 결과, 닮은 정도에 따라 변형의 정도와 변형 방법을 선택한 후 3차원 얼굴 모델에 대해 변형 처리를 한다(207). 즉, 유사도 결과에 따라, 전체 변형 정도와 지역 변형 정도 간의 차이를 분석하고 보다 자연스러운 얼굴 형태의 변형을 유도한다. As a result of the analysis, the degree of deformation and the deformation method are selected according to the degree of similarity, and the deformation process is performed on the 3D face model (207). In other words, according to the similarity result, the difference between the degree of global deformation and the degree of local deformation is analyzed and a more natural face shape is induced.

그럼, 이상형 얼굴 모델을 생성하는 과정(205)에 대해 보다 상세하게 살펴보기로 한다. Next, the process of generating the ideal face model 205 will be described in more detail.

예를 들어, 어떤 사용자가 자신이 원하는 이상형의 얼굴을 '원빈', '장동건', '소지섭' 이렇게 3인을 얘기했다고 가정하자.For example, suppose a user talks about three ideal faces, such as Won Bin, Jang Dong Gun, and So Ji Sub.

그러면, 시스템은 데이터베이스(16)에서 이들 3인의 데이터를 로드하고 이들의 측정치 데이터들을 보여준다. 이때, 사용자는 이들의 평균적인 모습을 선호하는지(상기 제1 사용자 선택값) 혹은 특히 '원빈'을 선호하여 '원빈 50%', '장동건 30%', '소지섭 20%'의 비율을 이상형으로 생각하는지를 지정할 수 있다(상기 제2 사용자 선택값). The system then loads these three data from the database 16 and shows their measurement data. In this case, the user prefers their average appearance (the first user selection value) or in particular, 'Won Bin', so that the ratio of 'Won Bin 50%', 'Jang Dong Gun 30%' and 'So Ji Sub 20%' is ideal. It is possible to specify whether to think (the second user selection value).

이렇듯 사용자는 자신의 이상형 모델의 개수나 비율을 마음대로 선택할 수 있어서, 실제 존재하지 않는 인물로의 성형도 가능하게 해준다. 그 외, 얼굴별 전체 blending 이외에도 얼굴의 요소별 blending도 가능하다. 즉, '눈은 원빈', '코는 장동건', '입은 소지섭' 이런 식의 blending을 통한 이상형 모델(제1 이상형 얼굴 모델)의 형성도 가능하다(상기 제3 사용자 선택값). In this way, the user can freely select the number or ratio of his ideal model, so that the user can be molded into a person who does not exist. In addition to the overall blending for each face, blending for each element of the face is also possible. That is, it is also possible to form an ideal model (first ideal face model) through blending of 'eye is Won Bin', 'nose Jang Dong Gun', and 'coated So Ji-sub' (the third user selection value).

일 예로, 상기 제2 사용자 선택값에 따라 지정된 기준 얼굴 모델들을 비율에 따라 혼합하여 제1 이상형 얼굴 모델(I1)을 생성하는 절차는 하기의 [수학식 1]과 같다. For example, a procedure of generating the first ideal face model I 1 by mixing the reference face models designated according to the second user selection value according to the ratio is shown in Equation 1 below.

I1 = w1*I1 + w2*I2 + … + w2*Im I 1 = w 1 * I 1 + w 2 * I 2 +… + w 2 * I m

(I1: 전체 얼굴에 대한 혼합인 경우 제1 이상형 얼굴 모델, m: 사용자가 지정한 모델 개수, wi: 각 모델에 대한 weight, w1+w2+…+wm = 1)(I 1 : First ideal face model in case of blending for entire face, m: number of models specified by user, w i : weight for each model, w 1 + w 2 +… + w m = 1)

이후, 사용자의 3차원 모델링 형상(사용자 얼굴 모델)으로부터 측정된 측정치와 사용자의 선택에 의해 만들어진 3차원 이상형 얼굴 모델의 측정치를 비교하여 닮은 정도를 분석한다(206).Thereafter, the degree of similarity is analyzed by comparing the measured value measured from the user's three-dimensional modeling shape (user's face model) with the measured value of the three-dimensional ideal face model made by the user's selection (206).

원래 두 모델(사용자 얼굴 모델, 제1 이상형 얼굴 모델)은 3차원 얼굴 모델링의 과정에서 같은 대응점(correspondence)을 갖도록 처리되었다. 따라서, 사용자 얼굴 모델(U)과 이상형 얼굴 모델(I1)에 대해서 사용자로부터 받은 blending factor를 가지고 blending하여 새로운 모델(제2 이상형 얼굴 모델(I2))을 만들어낸다. 즉, Blending factor(b)는 0에서 1 사이의 값으로, 0인 경우 제1 이상형 얼굴 모델을, 1인 경우 사용자 얼굴 모델을 의미한다. 그리고, b 값이 0에 가까울수록 제1 이상형 얼굴 모델이 더 많이 반영된 것이고, 1에 가까울수록 사용자 얼굴 모델이 많이 반영된 것이다. Originally, two models (a user face model and a first ideal face model) were processed to have the same correspondence in the process of 3D face modeling. Therefore, a new model (second ideal face model I 2 ) is generated by blending the user face model U and the ideal face model I 1 with a blending factor received from the user. That is, the blending factor (b) is a value between 0 and 1, where 0 means the first idealized face model, and 1 means the user face model. The closer the b value is to 0, the more the first ideal face model is reflected, and the closer to 1, the more the user's face model is.

I2 = U*b + I1*(1-b)I 2 = U * b + I 1 * (1-b)

(I2: 전체 얼굴에 대한 혼합인 경우 제2 이상형 얼굴 모델, U: 사용자 얼굴 모델, I1: 제1 이상형 얼굴 모델, b: blending factor)(I 2 : second ideal face model, U: user face model, I 1 : first ideal face model, b: blending factor when blending the entire face)

본 발명에서는 성형 분야 또는 캐릭터 생성 및 변형 분야에 있어서 원래의 입력 모델의 이미지를 유지하면서 바라는 이상적인 형태로의 변형을 시도하는 방법을 택함으로써 개인화된 모델링이 가능하도록 하였다. 이는 특히 개인화된 이미지를 차용하여 좀더 새로운 이미지를 원하는 컨텐츠 제작에 있어 손쉽게 적용할 수 있는 프레임워크라 할 수 있다. In the present invention, personalized modeling is made possible by selecting a method of attempting to transform into an ideal shape while maintaining an image of the original input model in the field of molding or character generation and deformation. This can be said to be a framework that can be easily applied to content creation that wants a newer image by borrowing a personalized image.

상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.As described above, the method of the present invention may be implemented as a program and stored in a recording medium (CD-ROM, RAM, ROM, floppy disk, hard disk, magneto-optical disk, etc.) in a computer-readable form. Since this process can be easily implemented by those skilled in the art will not be described in more detail.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the technical spirit of the present invention for those skilled in the art to which the present invention pertains. It is not limited by the drawings.

상기와 같은 본 발명은, 미에 대한 트렌드가 변화하는 환경에서도 적절한 데이터베이스 확보를 통해 지속적으로 사용자의 만족도를 높일 수 있는 프레임워크를 제공하고 있고, 또한 성형의 형태도 해당 입력에 대해 한 번만 끝나는 것이 아니라 원하는 이상형 모델을 다르게 선택함으로써 또 다른 성형의 결과를 얻을 수 있는 효과가 있다. 이는 단순 성형뿐만 아니라, 다양한 모습의 캐릭터 생성 및 변형 등에도 활용되어 3차원 컨텐츠의 내용을 풍성하게 할 수 있다는 장점이 있다. As described above, the present invention provides a framework that can continuously increase user satisfaction by securing an appropriate database even in an environment in which a trend of beauty is changing, and the shape of the molding is not finished only once for the corresponding input. By differently selecting the desired ideal model, there is an effect of obtaining another molding result. This has the advantage that it can be used not only for simple molding but also for creating and transforming characters of various shapes to enrich the contents of 3D contents.

Claims (21)

3차원 얼굴 성형 시스템에 있어서, In the three-dimensional face shaping system, 3차원 기준 얼굴 모델들에 대한 얼굴 모델링 데이터를 저장하고 있는 저장수단; Storage means for storing face modeling data for the three-dimensional reference face models; 입력되는 3차원 사용자 얼굴 모델에 대해 특징점들을 추출하기 위한 특징점 추출수단; Feature point extraction means for extracting feature points from an input three-dimensional user face model; 상기 추출된 특징점들을 기준으로 상기 사용자 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대한 계측을 실시하기 위한 측정수단; Measuring means for measuring the shape, proportionality, and arrangement of the user face model based on the extracted feature points; 사용자의 제1 선호도에 따라 상기 얼굴 모델링 데이터로부터 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하기 위한 모델 생성수단; Model generating means for generating a first ideal face model from the face modeling data according to a first preference of a user; 상기 제1 이상형 얼굴 모델의 계측치와 상기 사용자 얼굴 모델의 계측치를 비교하여 유사도를 측정하기 위한 비교 분석수단; 및 Comparison analysis means for comparing the measured values of the first ideal face model with the measured values of the user face model and measuring similarity; And 비교 분석 결과에 따라, 사용자의 제2 선호도를 반영하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델과 상기 사용자 얼굴 모델을 혼합하여 제2 이상형 얼굴 모델을 생성하기 위한 변형수단Deformation means for generating a second ideal face model by mixing the first ideal face model and the user face model based on a result of the comparative analysis 을 포함하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템.Three-dimensional face shaping system that satisfies the user's preferences, including. 제 1 항에 있어서, The method of claim 1, 상기 얼굴 모델링 데이터는, The face modeling data, 상기 기준 얼굴 모델들 각각에 대한 특징점들과, 이 특징점들을 기준으로 각 기준 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대해 계측된 계측치를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. 3D face shaping system that satisfies the user's preferences, comprising feature points for each of the reference face models, and measurements measured for the shape, proportion, and placement of each reference face model based on the feature points. . 제 2 항에 있어서, The method of claim 2, 상기 제1 선호도는, The first preference is, 반영하고자 하는 상기 기준 얼굴 모델에 대한 개수를 지정한 제1 사용자 선택값, 혹은 상기 기준 얼굴 모델에 대한 개수 및 비율을 지정한 제2 사용자 선택값, 혹은 상기 기준 얼굴 모델에 대한 얼굴 요소별 제3 사용자 선택값 중 하나인 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. A first user selection value specifying a number of the reference face model to reflect, a second user selection value specifying a number and a ratio of the reference face model, or a third user selection per face element for the reference face model Three-dimensional face shaping system that satisfies the user's preference, characterized in that one of the values. 제 3 항에 있어서, The method of claim 3, wherein 상기 모델 생성수단은, The model generating means, 상기 제1 사용자 선택값에 따라 지정된 기준 얼굴 모델들의 평균을 혼합하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. The first ideal face model is generated by mixing averages of the reference face models specified according to the first user selection value. 제 3 항에 있어서, The method of claim 3, wherein 상기 모델 생성수단은, The model generating means, 상기 제2 사용자 선택값에 따라 지정된 기준 얼굴 모델들을 비율에 따라 혼합하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. 3. The 3D face shaping system of claim 2, wherein the first ideal face model is generated by mixing reference face models designated according to the second user selection value according to a ratio. 제 3 항에 있어서, The method of claim 3, wherein 상기 모델 생성수단은, The model generating means, 상기 제3 사용자 선택값에 따라 지정된 얼굴 모델들의 요소를 혼합하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. And generating the first ideal face model by mixing elements of the face models designated according to the third user selection value. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, The method according to any one of claims 1 to 6, 상기 제2 선호도는, The second preference is, 상기 제1 이상형 얼굴 모델과 상기 사용자 얼굴 모델의 혼합 비율을 지정한 제4 사용자 선택값인 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. And a fourth user selection value that designates a mixing ratio of the first ideal face model and the user face model. 제 7 항에 있어서, The method of claim 7, wherein 상기 변형수단은, The deforming means, 상기 제4 사용자 선택값에 따라 지정된 제1 이상형 얼굴 모델과 사용자 얼굴 모델을 혼합 비율에 따라 혼합하여 상기 제2 이상형 얼굴 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. 3. The 3D face shaping system of claim 2, wherein the second ideal face model is generated by mixing the first ideal face model specified by the fourth user selection value and the user face model according to a mixing ratio. 제 8 항에 있어서, The method of claim 8, 상기 변형수단은, The deforming means, 유사도 측정 결과에 따라 변형의 정도와 방향을 결정하고, 변형 처리시 렌더링을 수행하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. 3D face shaping system that satisfies the user's preference, characterized in that the degree and direction of deformation is determined according to the result of the similarity measurement, and rendering is performed during deformation processing. 제 9 항에 있어서, The method of claim 9, 상기 변형수단은, The deforming means, 전체 변형의 정도와 지역 변형의 정도 간의 차이를 분석하고 최적화 기법을 통해 보다 자연스러운 얼굴 형태의 변형을 유도하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. A three-dimensional face shaping system that satisfies the user's preferences by analyzing the difference between the degree of global deformation and the degree of local deformation and inducing more natural facial shape deformation through an optimization technique. 제 7 항에 있어서, The method of claim 7, wherein 상기 기준 얼굴 모델 및 사용자 얼굴 모델은, The reference face model and the user face model, 애니메이터가 직접 3차원 얼굴 모델링하거나, 2차원 이미지로부터 3차원 얼굴 모델링하거나, 3차원 스캐너를 사용하여 3차원 얼굴 모델링한 값인 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 시스템. 3D face shaping system that satisfies the user's preference, characterized in that the animator is a value directly modeled three-dimensional, three-dimensional face modeling from a two-dimensional image, or three-dimensional face modeling using a three-dimensional scanner. 3차원 얼굴 성형 방법에 있어서, In the three-dimensional face shaping method, 3차원 기준 얼굴 모델들에 대한 얼굴 모델링 데이터를 기 저장하는 단계; Pre-storing face modeling data for 3D reference face models; 입력되는 3차원 사용자 얼굴 모델에 대해 특징점들을 추출하는 단계; Extracting feature points of an input 3D user face model; 상기 추출된 특징점들을 기준으로 상기 사용자 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대한 계측을 실시하는 단계; Measuring a proportional to, and an arrangement of, a face model of the user based on the extracted feature points; 사용자의 제1 선호도에 따라, 상기 얼굴 모델링 데이터로부터 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 단계; Generating a first ideal face model from the face modeling data according to a first preference of a user; 상기 제1 이상형 얼굴 모델의 계측치와 상기 사용자 얼굴 모델의 계측치를 비교하여 유사도를 측정하는 단계; 및Measuring similarity by comparing the measured value of the first ideal face model with the measured value of the user face model; And 유사도 측정 결과에 따라, 사용자의 제2 선호도를 반영하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델과 상기 사용자 얼굴 모델을 혼합하여 제2 이상형 얼굴 모델을 생성하는 단계Generating a second ideal face model by mixing the first ideal face model and the user face model according to a similarity measure result; 를 포함하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법.Three-dimensional face shaping method that satisfies the user's preference comprising a. 제 12 항에 있어서, The method of claim 12, 상기 얼굴 모델링 데이터는, The face modeling data, 상기 기준 얼굴 모델들 각각에 대한 특징점들과, 이 특징점들을 기준으로 각 기준 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대해 계측된 계측치를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법. 3D face shaping method that satisfies the user's preferences, comprising feature points for each of the reference face models, and measurement values measured in proportion to the shape and proportion of each reference face model based on the feature points. . 제 13 항에 있어서, The method of claim 13, 상기 제1 선호도는, The first preference is, 반영하고자 하는 상기 기준 얼굴 모델에 대한 개수를 지정한 제1 사용자 선택값, 혹은 상기 기준 얼굴 모델에 대한 개수 및 비율을 지정한 제2 사용자 선택값, 혹은 상기 기준 얼굴 모델에 대한 얼굴 요소별 제3 사용자 선택값 중 하나인 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법. A first user selection value specifying a number of the reference face model to reflect, a second user selection value specifying a number and a ratio of the reference face model, or a third user selection per face element for the reference face model Three-dimensional face shaping method that satisfies the user's preference, characterized in that one of the values. 제 14 항에 있어서, The method of claim 14, 상기 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 과정은, The process of generating the first ideal face model, 상기 제1 사용자 선택값에 따라 지정된 기준 얼굴 모델들의 평균을 혼합하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법. 3. The method of claim 3, wherein the first ideal face model is generated by mixing averages of the reference face models specified according to the first user selection value. 제 14 항에 있어서, The method of claim 14, 상기 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 과정은, The process of generating the first ideal face model, 상기 제2 사용자 선택값에 따라 지정된 기준 얼굴 모델들을 비율에 따라 혼합하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법. 3. The method of claim 3, wherein the first ideal face model is generated by mixing the reference face models specified according to the second user selection value in proportion. 제 14 항에 있어서, The method of claim 14, 상기 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 과정은, The process of generating the first ideal face model, 상기 제3 사용자 선택값에 따라 지정된 얼굴 모델들의 요소를 혼합하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법. 3. The method of claim 3, wherein the first ideal face model is generated by mixing elements of the face models specified according to the third user selection value. 제 12 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서, The method according to any one of claims 12 to 17, 상기 제2 선호도는, The second preference is, 상기 제1 이상형 얼굴 모델과 상기 사용자 얼굴 모델의 혼합 비율을 지정한 제4 사용자 선택값인 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법. And a fourth user selection value for designating a mixing ratio of the first ideal type face model and the user face model. 제 18 항에 있어서, The method of claim 18, 상기 제2 이상형 얼굴 모델을 생성하는 과정은, The process of generating the second ideal face model, 상기 제4 사용자 선택값에 따라 지정된 제1 이상형 얼굴 모델과 사용자 얼굴 모델을 혼합 비율에 따라 혼합하여 상기 제2 이상형 얼굴 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법. 3. The 3D face shaping method of claim 2, wherein the second ideal face model is generated by mixing the first ideal face model and the user face model designated according to the fourth user selection value according to a mixing ratio. 제 19 항에 있어서, The method of claim 19, 상기 제2 이상형 얼굴 모델 생성시에, When generating the second ideal face model, 유사도 측정 결과에 따라 변형의 정도와 방향을 결정하고, 변형 처리시 렌더링을 수행하며, 전체 변형의 정도와 지역 변형의 정도 간의 차이를 분석하고 최적화 기법을 통해 보다 자연스러운 얼굴 형태의 변형을 유도하는 것을 특징으로 하는 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형 방법. Determination of the degree and direction of deformation based on the result of similarity measurement, rendering during deformation processing, analysis of the difference between the degree of global deformation and the degree of local deformation, and the optimization technique to induce more natural facial shape deformation 3D face shaping method that satisfies the user's preference. 사용자의 선호도를 만족시키는 3차원 얼굴 성형을 위하여, 프로세서를 구비한 3차원 얼굴 성형 시스템에, In order to satisfy the user's preference for three-dimensional face shaping, a three-dimensional face shaping system with a processor, 3차원 기준 얼굴 모델들에 대한 얼굴 모델링 데이터를 기 저장하는 기능; Pre-storing face modeling data for 3D reference face models; 입력되는 3차원 사용자 얼굴 모델에 대해 특징점들을 추출하는 기능; Extracting feature points from an input 3D user face model; 상기 추출된 특징점들을 기준으로 상기 사용자 얼굴 모델의 형태와 비례, 배치에 대한 계측을 실시하는 기능; A function of measuring the shape, proportionality, and placement of the user face model based on the extracted feature points; 사용자의 제1 선호도에 따라, 상기 얼굴 모델링 데이터로부터 제1 이상형 얼굴 모델을 생성하는 기능; Generating a first ideal face model from the face modeling data according to a first preference of a user; 상기 제1 이상형 얼굴 모델의 계측치와 상기 사용자 얼굴 모델의 계측치를 비교하여 유사도를 측정하는 기능; 및Measuring similarity by comparing the measured value of the first ideal face model with the measured value of the user face model; And 유사도 측정 결과에 따라, 사용자의 제2 선호도를 반영하여 상기 제1 이상형 얼굴 모델과 상기 사용자 얼굴 모델을 혼합하여 제2 이상형 얼굴 모델을 생성하는 기능A function of generating a second ideal face model by mixing the first ideal face model and the user face model according to a similarity measure result; 을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing this.
KR1020070024140A 2007-03-12 2007-03-12 3d face modeling system and method considering the individual's preferences for beauty KR20090000635A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070024140A KR20090000635A (en) 2007-03-12 2007-03-12 3d face modeling system and method considering the individual's preferences for beauty

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070024140A KR20090000635A (en) 2007-03-12 2007-03-12 3d face modeling system and method considering the individual's preferences for beauty

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20090000635A true KR20090000635A (en) 2009-01-08

Family

ID=40483786

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070024140A KR20090000635A (en) 2007-03-12 2007-03-12 3d face modeling system and method considering the individual's preferences for beauty

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20090000635A (en)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011040653A1 (en) * 2009-09-30 2011-04-07 주식회사 한울네오텍 Photography apparatus and method for providing a 3d object
KR200458204Y1 (en) * 2010-07-14 2012-01-30 (주) 대하전선 Surge tester for harness goods
KR101390822B1 (en) * 2012-11-28 2014-04-30 주식회사 에스하이텍 3d hologram virtual cosmetic surgery device
KR20150114138A (en) * 2014-03-31 2015-10-12 (주)트라이큐빅스 Method and apparatus for virtual molding SNS service
KR20150124052A (en) * 2014-04-25 2015-11-05 포항공과대학교 산학협력단 Method for designing automatically customized nasal implant
US9195881B2 (en) 2012-12-28 2015-11-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Image transformation apparatus and method
CN106774879A (en) * 2016-12-12 2017-05-31 大连文森特软件科技有限公司 A kind of plastic operation experiencing system based on AR virtual reality technologies
CN107526999A (en) * 2016-06-22 2017-12-29 腾讯科技（深圳）有限公司 A kind of standard faces picture update method, data processing equipment and system
KR20180065951A (en) * 2016-12-07 2018-06-18 한국전자통신연구원 Apparatus for virtual plastic surgery based on subjective preference and method for the same
KR20180103672A (en) * 2017-03-10 2018-09-19 주식회사 모르페우스 Method, system and non-transitory computer-readable recording medium for providing result information about a procedure
CN109214339A (en) * 2018-09-07 2019-01-15 北京相貌空间科技有限公司 Face shape of face, the calculation method of face's plastic operation and computing device
CN112733705A (en) * 2021-01-07 2021-04-30 中科魔镜(深圳)科技发展有限公司 3D intelligent analysis system based on human face
WO2023101103A1 (en) * 2021-12-02 2023-06-08 주식회사 행파이브 Method, server, and application for providing user-selected content information on basis of physiognomy information

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011040653A1 (en) * 2009-09-30 2011-04-07 주식회사 한울네오텍 Photography apparatus and method for providing a 3d object
KR101050364B1 (en) * 2009-09-30 2011-07-20 주식회사 한울네오텍 Photo device for providing a three-dimensional object and a method of providing the same
KR200458204Y1 (en) * 2010-07-14 2012-01-30 (주) 대하전선 Surge tester for harness goods
KR101390822B1 (en) * 2012-11-28 2014-04-30 주식회사 에스하이텍 3d hologram virtual cosmetic surgery device
US9195881B2 (en) 2012-12-28 2015-11-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Image transformation apparatus and method
KR20150114138A (en) * 2014-03-31 2015-10-12 (주)트라이큐빅스 Method and apparatus for virtual molding SNS service
KR20150124052A (en) * 2014-04-25 2015-11-05 포항공과대학교 산학협력단 Method for designing automatically customized nasal implant
CN107526999A (en) * 2016-06-22 2017-12-29 腾讯科技（深圳）有限公司 A kind of standard faces picture update method, data processing equipment and system
CN107526999B (en) * 2016-06-22 2018-10-19 腾讯科技（深圳）有限公司 A kind of standard faces picture update method, data processing equipment and system
KR20180065951A (en) * 2016-12-07 2018-06-18 한국전자통신연구원 Apparatus for virtual plastic surgery based on subjective preference and method for the same
CN106774879A (en) * 2016-12-12 2017-05-31 大连文森特软件科技有限公司 A kind of plastic operation experiencing system based on AR virtual reality technologies
CN106774879B (en) * 2016-12-12 2019-09-03 快创科技（大连）有限公司 A kind of plastic operation experiencing system based on AR virtual reality technology
KR20180103672A (en) * 2017-03-10 2018-09-19 주식회사 모르페우스 Method, system and non-transitory computer-readable recording medium for providing result information about a procedure
CN109214339A (en) * 2018-09-07 2019-01-15 北京相貌空间科技有限公司 Face shape of face, the calculation method of face's plastic operation and computing device
CN112733705A (en) * 2021-01-07 2021-04-30 中科魔镜(深圳)科技发展有限公司 3D intelligent analysis system based on human face
WO2023101103A1 (en) * 2021-12-02 2023-06-08 주식회사 행파이브 Method, server, and application for providing user-selected content information on basis of physiognomy information

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20090000635A (en) 3d face modeling system and method considering the individual's preferences for beauty
US11625878B2 (en) Method, apparatus, and system generating 3D avatar from 2D image
US10535163B2 (en) Avatar digitization from a single image for real-time rendering
CN105513125B (en) Composograph generating means and method, the recording medium for executing this method
CN103649987B (en) Face impression analysis method, beauty information providing method and face image generation method
US20010037191A1 (en) Three-dimensional beauty simulation client-server system
US9224220B2 (en) Eye image simulation device, eye image generation method, and eye image generation program
Yumer et al. Co-abstraction of shape collections
CN101779218A (en) Makeup simulation system, makeup simulation apparatus, makeup simulation method, and makeup simulation program
KR20130029482A (en) System, method and computer readable recording medium for simulating hair style
Bottino et al. A new 3-D tool for planning plastic surgery
CN114266695A (en) Image processing method, image processing system and electronic equipment
Chalás et al. Generating various composite human faces from real 3D facial images
US10751129B2 (en) System and method for automatically generating a facial remediation design and application protocol to address observable facial deviations
JP2007257310A (en) Face analysis system
CN109064547B (en) Data-driven single image hair reconstruction method
JP6320844B2 (en) Apparatus, program, and method for estimating emotion based on degree of influence of parts
JP4893968B2 (en) How to compose face images
JP7415387B2 (en) Virtual character generation device and program
Zhang et al. Face to face: anthropometry-based interactive face shape modeling using model priors
WO2021256319A1 (en) Information processing device, information processing method, and recording medium
US20230101374A1 (en) Augmented reality cosmetic design filters
KR20110006030A (en) Method and apparatus for real-time modeling based on model training
Zhang et al. Face modeling and editing with statistical local feature control models
CN117830584A (en) Digital human model realization method and device, electronic equipment and medium

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application
J201 Request for trial against refusal decision
J501 Disposition of invalidation of trial