KR20190002081A - 영상 처리 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

영상 처리 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 자세하게는, 입력되는 영상에 포함된 사용자의 얼굴과 같은 객체를 특정 캐릭터의 얼굴과 같은 가상 객체에 매핑하고, 객체에 대해 기 정의되어 있는 컴포넌트들의 값들의 조합에 따른 이벤트를 가상 객체에 적용함으로써, 사용자의 얼굴 표정이나 특정 이벤트 등을 캐릭터에 실시간으로 매핑할 수 있는 영상 처리 방법 및 시스템, 그리고 컴퓨터 장치와 결합되어 영상 처리 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다.

Description

영상 처리 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR IMAGE PROCESSING}
아래의 설명은 영상 처리 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 자세하게는, 입력되는 영상에 포함된 사용자의 얼굴과 같은 객체를 특정 캐릭터의 얼굴과 같은 가상 객체에 매핑하고, 객체에 대해 기 정의되어 있는 컴포넌트들의 값들의 조합에 따른 이벤트를 가상 객체에 적용함으로써, 사용자의 얼굴 표정이나 특정 이벤트 등을 캐릭터에 실시간으로 매핑할 수 있는 영상 처리 방법 및 시스템, 그리고 컴퓨터 장치와 결합되어 영상 처리 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
아바타와 같은 특정한 캐릭터의 제어를 위한 종래기술로, 사용자의 얼굴 표정을 아바타에 반영함으로써 아바타를 보다 사실적으로 표현하기 위한 기술이 존재한다. 예를 들어, 한국공개특허 제10-2012-0059994호는 표정 제어점을 이용한 아바타 제어 장치 및 방법에 관한 것으로, 사용자의 얼굴 표정에서 추적되는 특징점 위치에 따라 아바타의 특징점 위치를 제어하여 사용자의 얼굴 표정을 아바타에 적용할 수 있다.
그러나, 사용자의 얼굴에서 추적되는 특징점 위치를 그대로 아바타에 적용하면, 사용자의 얼굴 표정은 아바타에 잘 적용될 수 있을지 몰라도, 아바타의 관점에서 아바타에 자연스럽지 않은 표정이 나타날 수 있다는 문제점이 있다. 예를 들어, 사용자의 얼굴과 전혀 닮지 않은 캐릭터의 얼굴에 사용자의 얼굴 표정을 그대로 특징점 위치를 매핑하여 적용한다면, 캐릭터의 얼굴에 전혀 어울리지 않는 표정이 될 수 있다는 문제점이 있다.
입력되는 영상에 포함되어 있는 객체(일례로, 사용자의 얼굴)에 대해 기 정의되어 있는 컴포넌트들(일례로, 눈, 코, 입, 눈썹, 얼굴의 각도 등)의 값들을 결정하고, 결정된 값들의 조합에 따라 가상 객체에 대해 기 설정되어 있는 이벤트들 중 하나를 선택하여 가상 객체에 적용함으로써, 객체의 변화(일례로, 얼굴의 표정 변화)를 가상 객체에 반영하면서도 동시에 가상 객체의 관점에서 보다 자연스러운 변화의 적용이 가능한 영상 처리 방법 및 시스템, 그리고 컴퓨터 장치와 결합되어 영상 처리 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
컴퓨터와 결합되어 영상 처리 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 영상 처리 방법은, 입력되는 영상이 포함하는 객체에 대해 랜드마크정보를 추출하는 단계; 상기 랜드마크정보에 기초하여 상기 입력되는 영상이 포함하는 객체와 가상 객체를 매핑하는 단계; 상기 랜드마크정보에 기초하여 상기 객체에 대해 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들 각각의 값을 결정하는 단계; 상기 결정된 복수의 컴포넌트들의 값들의 조합에 대응하는 이벤트를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 이벤트를 상기 객체에 매핑된 가상 객체에 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
입력되는 영상이 포함하는 객체에 대해 랜드마크정보를 추출하는 단계; 상기 랜드마크정보에 기초하여 상기 입력되는 영상이 포함하는 객체와 가상 객체를 매핑하는 단계; 상기 랜드마크정보에 기초하여 상기 객체에 대해 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들 각각의 값을 결정하는 단계; 상기 결정된 복수의 컴포넌트들의 값들의 조합에 대응하는 이벤트를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 이벤트를 상기 객체에 매핑된 가상 객체에 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 제공한다.
상기 영상 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
입력되는 영상에 포함되어 있는 객체(일례로, 사용자의 얼굴)에 대해 기 정의되어 있는 컴포넌트들(일례로, 눈, 코, 입, 눈썹, 얼굴의 각도 등)의 값들을 결정하고, 결정된 값들의 조합에 따라 가상 객체에 대해 기 설정되어 있는 이벤트들 중 하나를 선택하여 가상 객체에 적용함으로써, 객체의 변화(일례로, 얼굴의 표정 변화)를 가상 객체에 반영하면서도 동시에 가상 객체의 관점에서 보다 자연스러운 변화를 적용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 영상 처리 방법의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 얼굴 객체의 랜드마크 컴포넌트의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 얼굴 객체의 각도 컴포넌트의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 가상 객체에 이벤트를 적용하는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 모션 파일이 포함하는 복수의 모션 프레임들의 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 랜드마크 좌표를 정규화하는 예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 랜드마크 좌표를 보정하는 예를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서, 양눈 깜박임과 윙크를 구분하기 위한 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 서비스 전체 흐름의 예를 도시한 흐름도이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
본 발명의 실시예들에 따른 영상 처리 시스템은 이후 설명될 전자 기기 또는 서버와 같은 컴퓨터 장치를 통해 구현될 수 있으며, 본 발명의 실시예들에 따른 영상 처리 방법은 이러한 전자 기기 또는 서버를 통해 수행될 수 있다. 예를 들어, 전자 기기에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램으로서 구현되는 어플리케이션이 설치 및 구동될 수 있고, 전자 기기는 구동된 어플리케이션의 제어에 따라 입력되는 영상을 처리하고, 가상 객체에 이벤트를 적용할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 전자 기기와 결합되어 영상 처리 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다. 다른 실시예로, 서버가 상술한 어플리케이션의 제어에 따라 영상 처리 방법을 수행할 수도 있다.
일실시예로, 전자 기기나 서버와 같은 컴퓨터 장치는 입력되는 영상에 포함되어 있는 객체(일례로, 사용자의 얼굴)에 대해 기 정의되어 있는 컴포넌트들(일례로, 눈, 코, 입, 눈썹, 얼굴의 각도 등)의 값들을 결정하고, 결정된 값들의 조합에 따라 가상 객체에 대해 기 설정되어 있는 이벤트들 중 하나를 선택하여 가상 객체에 적용함으로써, 객체의 변화(일례로, 얼굴의 표정 변화)를 가상 객체에 반영하면서도 동시에 가상 객체의 관점에서 보다 자연스러운 변화를 적용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.
복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 네비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기 1(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 기기들 중 하나를 의미할 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제1 서비스를 제공하는 시스템일 수 있으며, 서버(160) 역시 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제2 서비스를 제공하는 시스템일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 서버(160)는 제2 서비스로서 어플리케이션(컴퓨터 프로그램)의 설치를 위한 설치파일(일례로, 응용 프로그램 패키지 파일)을 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제공하는 시스템일 수 있다. 또한, 서버(150)는 제1 서비스로서 상술한 어플리케이션과 관련된 서비스(일례로, 메시징 서비스, 소셜 네트워크 서비스, 컨텐츠 제공 서비스 등)를 제공하는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제공할 수 있다. 이러한 서비스들은 네트워크 환경을 설명하기 위한 하나의 실시예일뿐, 실제로 네트워크 환경에서 서버(150, 160) 각각이 제공하는 서비스들은 매우 다양할 수 있다.
이미 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 영상 처리 방법은 전자 기기에 의해 수행될 수도 있고, 전자 기기와 통신하는 서버에 의해 수행될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. . 도 2에서는 전자 기기에 대한 예로서 전자 기기 1(110), 그리고 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 또한, 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 상술한 전자 기기 1(110) 또는 서버(150)와 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.
전자 기기 1(110)과 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(211, 221)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 전자 기기 1(110)나 서버(150)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 전자 기기 1(110)에 설치되어 구동되는 브라우저나 특정 서비스의 제공을 위해 전자 기기 1(110)에 설치된 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로, 서버(150))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.
프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 전자 기기 1(110)과 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 전자 기기 1(110) 및/또는 서버(150)가 다른 전자 기기(일례로 전자 기기 2(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 전자 기기 1(110)의 통신 모듈(213)을 통해 전자 기기 1(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 전자 기기 1(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.
입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(215)는 전자 기기 1(110)과 하나의 장치로 구성될 수도 있다. 또한, 서버(150)의 입출력 인터페이스(224)는 서버(150)와 연결되거나 서버(150)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)는 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 전자 기기 2(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.
또한, 다른 실시예들에서 전자 기기 1(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기 1(110)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 전자 기기 1(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 영상 처리 방법의 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 영상 처리 방법은 앞서 설명한 전자 기기 1(110)나 서버(150)와 같은 컴퓨터 장치에 의해 수행될 수 있다. 본 실시예에서는 전자 기기 1(110)이 영상 처리 방법을 수행하는 과정을 설명한다. 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)는 메모리(211)가 포함하는 운영체제의 코드나 적어도 하나의 컴퓨터 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(212)는 전자 기기 1(110)에 저장된 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 전자 기기 1(110)이 도 3의 실시예에 따른 영상 처리 방법이 포함하는 단계들(310 내지 350)을 수행하도록 전자 기기 1(110)을 제어할 수 있다.
단계(310)에서 전자 기기 1(110)은 입력되는 영상이 포함하는 객체에 대해 랜드마크정보를 추출할 수 있다. 여기서, 객체는 영상에 포함된 사용자의 얼굴과 같이 가상 객체로 대체하기 위한 대상을 포함할 수 있으며, 랜드마크정보는 특징점 위치(일례로, 영상과 관련된 가상 좌표계에서의 특징점의 좌표)를 포함할 수 있다. 이미 특징점 위치에 기반하여 아바타를 제어하는 기술에 대해 소개한 바 있으며, 랜드마크정보를 추출하는 구체적인 기술은 이미 잘 알려진 종래기술들을 통해 당업자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
단계(320)에서 전자 기기 1(110)은 랜드마크정보에 기초하여 입력되는 영상이 포함하는 객체와 가상 객체를 매핑할 수 있다. 상술한 예에서와 같이 객체가 영상에 포함된 사용자의 얼굴이라면, 가상 객체는 사용자의 아바타나 특정 캐릭터의 얼굴과 같이 영상에 포함된 객체에 대응하는 가상의 객체를 의미할 수 있다.
예를 들어, 전자 기기 1(110)는 영상에 포함된 사용자의 얼굴을 특정 캐릭터의 얼굴로 대체하여 제공함에 있어서, 또는 특정 캐릭터의 얼굴을 제공함에 있어서, 영상에 포함된 사용자의 얼굴 표정 등을 특정 캐릭터의 얼굴에 적용하여 제공할 수 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기 1(110)은 영상 통화를 위해 카메라를 통해 입력되는 영상에서 사용자의 얼굴을 특정 캐릭터의 얼굴로 대체하여 제공할 수 있다. 또 다른 구체적인 예로, 전자 기기 1(110)는 영상 통화를 위한 영상 대신 특정 캐릭터의 얼굴이 포함된 대체 영상을 제공하면서 카메라를 통해 입력되는 영상에서의 사용자의 얼굴 표정을 대체 영상의 캐릭터의 얼굴에 적용하여 제공할 수 있다.
또 다른 예로, 전자 기기 1(110)은 사용자의 얼굴 표정이나 이와 관련된 이팩트와 같은 이벤트가 적용된 캐릭터의 얼굴을 화면을 동영상으로 녹화하여 녹화된 동영상 파일이나, 움직이는 GIF 포맷의 파일을 생성 및 제공할 수도 있다. 이때, 생성 및 제공되는 파일들은 메시징 서비스나 소셜 네트워크 서비스 등을 통해 다른 사용자들과 공유될 수도 있다. 이 경우, 전자 기기 1(110)은 결과 영상에 추가적인 효과(일례로, 데코레이션 효과)를 추가할 수도 있다.
이미 설명한 바와 같이, 영상 처리 방법은 서버(150)를 통해 수행될 수도 있다. 예를 들어, 전자 기기 1 (110)은 카메라를 통해 입력된 영상들을 순차적으로 서버(150)로 전송하거나 또는 기 저장된 영상 파일을 서버(150)로 전송할 수 있다. 이때, 서버(150)는 전송되어 입력되는 영상에 대해 본 발명의 실시예들에 따른 영상 처리 방법을 수행하고, 생성되는 결과물을 전자 기기 1(110)이나 다른 전자 기기들로 제공할 수 있다.
이후의 단계들에서는 추출된 랜드마크정보에 기초하여 특정한 이벤트가 가상 객체에 적용되는 과정을 설명한다.
단계(330)에서 전자 기기 1(110)은 랜드마크정보에 기초하여 객체에 대해 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들 각각의 값을 결정할 수 있다. 이러한 복수의 컴포넌트들은 객체의 종류에 따라 기 정의될 수 있다. 예를 들어, 객체가 영상에 포함된 사용자의 얼굴이라면, 복수의 컴포넌트들은 눈, 코, 입, 눈썹, 객체의 각도 등과 같은 항목들을 포함할 수 있다. 이때, 특정 컴포넌트의 값은 해당 컴포넌트와 관련된 모양이나 각도를 나타내는 값일 수 있다. 예를 들어, '왼쪽 눈'에 해당하는 컴포넌트는 '눈 감기', '눈 뜨기', '눈 절반 뜨기(혹은 눈 절반 감기)'와 같은 세 가지 기 설정되어 있는 값들 중 하나의 값을 가질 수 있다. 다시 말해, 입력되는 영상의 현재 프레임에 포함된 사용자의 얼굴에서 '왼쪽 눈'이 떠져 있는 경우, '왼쪽 눈' 컴포넌트의 값은 '눈 뜨기'로 결정될 수 있다. 이러한 컴포넌트와 컴포넌트의 값에 대해서는 이후 더욱 자세히 설명한다.
단계(340)에서 전자 기기 1(110)은 결정된 복수의 컴포넌트들의 값들의 조합에 대응하는 이벤트를 결정할 수 있다. 예를 들어, '왼쪽 눈' 컴포넌트의 값이 '눈 뜨기'이고, '오른쪽 눈' 컴포넌트의 값이 '눈 감기'라면, 전자 기기 1(110)은 '오른쪽 눈 윙크'와 같은 이벤트를 결정할 수 있다. 이때, 입 모양 등과 같이 '입' 컴포넌트의 값이 더 조합된다면, 보다 확실하게 이벤트가 결정될 수 있다. 또한, 복수의 컴포넌트의 값들의 조합이 모든 값들의 조합일 필요는 없다. 예를 들어, 일반적인 값들을 제외하고 특별한 하나의 컴포넌트의 값이나 또는 특별한 둘 이상의 컴포넌트들의 값들의 조합이 활용될 수도 있다.
단계(350)에서 전자 기기 1(110)은 결정된 이벤트를 객체에 매핑된 가상 객체에 적용할 수 있다. 여기서 이벤트는 특정한 객체에 매칭되는 가상 객체에 대해 기설정될 수 있다. 다시 말해, 가상 객체별로 해당 가상 객체에 알맞게 미리 설정된 이벤트들이 존재할 수 있으며, 객체를 통해 결정된 가상 객체의 이벤트가 가상 객체에 적용되는 것이기 때문에, 보다 자연스러운 변화가 가상 객체에 적용될 수 있게 된다. 예를 들어, 사용자의 얼굴 표정이 그대로 아바타에 적용되는 것이 아니라, 사용자의 얼굴 표정에 대응하는 아바타의 얼굴 표정(이벤트)이 아바타에 적용될 수 있다. 이때, 이벤트는 복수의 컴포넌트들의 값들의 조합마다 기 정의될 수 있기 때문에 복수의 컴포넌트들의 수와 하나의 컴포넌트에 대해 기 정의될 수 있는 값들의 수에 따라 매우 많은 수의 이벤트들이 정의될 수 있다. 예를 들어, '왼쪽 눈' 컴포넌트에 대해 세 개의 값이, '오른쪽 눈' 컴포넌트에 대해 세 개의 값이, 그리고 '입'에 대해 세 개의 값이 정의될 수 있다면, 그 조합에 따라 9(3*3*3)개의 이벤트들이 해당 가상 객체에 대해 기 정의될 수 있다.
실시예에 따라 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들은 객체가 포함하는 복수의 랜드마크 컴포넌트 및 객체의 회전을 나타내기 위한 복수의 각도 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 랜드마크 컴포넌트들은 눈, 코, 입, 눈썹 등과 같은 객체의 랜드마크에, 각도 컴포넌트들은 객체의 X-축, Y-축, Z-축과 같은 복수의 회전축들에 각각 대응할 수 있다.
도 3의 실시예에서 설명한 전자 기기 1(110)은 단계(310) 이전에 복수의 랜드마크 컴포넌트마다 둘 이상의 서로 다른 모양들을 나타내는 복수의 모양 값들을 설정하여 관리할 수 있다. 이미 설명한 바와 같이, '왼쪽 눈'에 해당하는 랜드마크 컴포넌트에 대응하여 '눈 감기', '눈 뜨기' 및 '눈 절반 뜨기(혹은 눈 절반 감기)'와 같은 세 가지 모양 값들이 기 설정되어 관리될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 얼굴 객체의 랜드마크 컴포넌트의 예를 도시한 도면이다. 도 4는 얼굴 객체(410)에 포함된 랜드마크 컴포넌트들로서 '왼쪽 눈썹(eye Brow Left, BL)', '오른쪽 눈썹(eye Brow Right BR)', '왼쪽 눈(Eye Left, EL)', '오른쪽 눈(Eye Right, ER)', '입(Mouth, MO)'을 각각 나타내고 있다. 또한, 아래 표 1은 이러한 랜드마크 컴포넌트들에 대한 식별자와 값들의 설명의 예시들을 나타내고 있다.
컴포넌트 ID 약어설명 설명 값 : 1 값 : 2 값 : 3
BL eyeBrowLeft 왼쪽 눈썹 모양 우하단향 우상단향 -
BR eyeBrowRight 오른쪽 눈썹 모양 우하단향 우상단향 -
EL EyeLeft 왼쪽 눈 모양 눈 감기 눈 뜨기 눈 절반 뜨기
ER EyeRight 오른쪽 눈 모양 눈 감기 눈 뜨기 눈 절반 뜨기
MO Mouth 입 모양 아 이 오
표 1에서는 컴포넌트의 값을 이해를 돕기 위해 텍스트의 형태로 표현하였으나 시스템 내부적으로는 해당 값의 모양에 대응하는 수치나 기타 다른 형태로 설정 및 저장될 수도 있다.
이 경우, 전자 기기 1(110)은 도 3의 단계(330)에서 제1 랜드마크 컴포넌트에 대해 관리되는 복수의 모양 값들 중 랜드마크정보에 기초하여 결정되는 제1 랜드마크 컴포넌트의 모양에 대응하는 모양 값을, 제1 랜드마크 컴포넌트의 값으로서 결정할 수 있다. 상술한 표 1의 예에서 제1 랜드마크 컴포넌트가 '왼쪽 눈'이고, 랜드마크정보에 기초하여 결정되는 제1 랜드마크 컴포넌트의 모양이 '눈 뜨기'라면, 제1 랜드마크 컴포넌트의 값은 'EL1'과 같이 왼쪽 눈 뜨기를 나타내는 값으로 결정될 수 있다.
또한, 도 3의 실시예에서 설명한 전자 기기 1(110)은 단계(310) 이전에 복수의 회전축들마다 둘 이상의 서로 다른 각도들을 나타내는 복수의 각도 값들을 설정하여 관리할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 얼굴 객체의 각도 컴포넌트의 예를 도시한 도면이다. 도 5는 얼굴 객체(410)를 X-축을 중심으로 회전시킴에 따라 나올 수 있는 모습들(520 및 530), Y-축을 중심으로 회전시킴에 따라 나올 수 있는 모습들(540 및 550) 그리고 Z-축을 중심으로 회전시킴에 따라 나올 수 있는 모습들(560 및 570)의 예들을 각각 나타내고 있다. 또한, 아래 표 2는 이러한 각도 컴포넌트들에 대한 식별자와 값들의 설명의 예시들을 나타내고 있다.
컴포넌트 ID 약어설명 설명 값 : 1 값 : 2
PA PitchAngle X-축 중심 회전 앞으로 기움 뒤로 기움
YA YawAngle Y-축 중심 회전 오른쪽 기움 왼쪽 기움
RA RollAngle Z-축 중심 회전 우하단향 좌하단향
표 2에 나타난 컴포턴트의 값 역시 이해를 돕기 위해 텍스트의 형태로 표현하였으나 시스템 내부적으로는 값에 대응하는 수치나 기타 다른 형태로 설정 및 저장될 수도 있다.
이 경우, 전자 기기 1(110)은 도 3의 단계(330)에서 복수의 회전축들 중 제1 회전축에 대한 객체의 각도를 랜드마크정보에 기초하여 결정하고, 제1 회전축에 대해 관리되는 복수의 각도 값들 중 결정된 객체의 각도에 대응하는 각도 값을, 제1 회전축에 대응하는 각도 컴포넌트의 값으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 회전축이 Z-축이고, 랜드마크정보에 기초하여 결정되는 Z-축에 대한 객체의 각도가 '우하단향'인 경우, 각도 컴포넌트의 값은 'RA1'과 같이 Z-축 중심 회전의 우하단향을 나타내기 위한 값으로 설정될 수 있다.
아래 표 3은 컴포넌트들의 값들의 조합에 대응하는 이벤트의 예시들을 나타내고 있다.
조합 의미 이벤트 예시
EL1 + ER2 왼쪽 눈 윙크 왼쪽 눈 윙크
ER1 + EL2 오른쪽 눈 윙크 오른쪽 눈 윙크
EL1 + ER2 + MO1 입벌리면서 왼쪽 눈 윙크 왼쪽 눈 윙크 + 왼쪽 눈에서 하트 발사
ER1 + EL2 + MO1 입벌리면서 오른쪽 눈 윙크 오른쪽 눈 윙크 + 오른쪽 눈에서 하트 발사
BL1 + BR1 찡그림 화냄 이팩트
BL1 + BR1 + MO1 입을 '아' 모양으로 하고 찡그림 화냄 이팩트 2
… … …
예를 들어, 표 3의 'EL1 + EL2'는 표 1에서 '왼쪽 눈'에 대한 '눈 감기'와 '오른쪽 눈'에 대한 '눈 뜨기'의 조합을 나타낼 수 있고, 이는 왼쪽 눈 윙크를 의미할 수 있다. 이때, 가상 객체(일례로, 사용자의 얼굴에 대응하는 캐릭터의 얼굴)에는 '왼쪽 눈 윙크' 이벤트가 적용될 수 있다. 또한, 단순히 사용자의 표정뿐만 아니라, 사용자가 입을 벌리고 있는지 여부에 따라 하트 모양의 객체가 발사되는 애니메이션 등과 같이 다양한 이팩트들이 가상 객체에 적용될 수 있다.
예를 들어, 도 3의 실시예에서 설명한 전자 기기 1(110)은 단계(310) 이전에 복수의 컴포넌트들에 대해 설정 가능한 값들의 조합마다 이벤트를 설정하여 조합들에 대한 복수의 이벤트들을 관리할 수 있다. 이 경우, 전자 기기 1(110)은 단계(340)에서 관리되는 복수의 이벤트들 중 결정된 값의 조합에 대응하는 이벤트를 추출할 수 있고, 단계(350)에서 추출된 이벤트를 가상 객체에 적용할 수 있다.
이처럼, 이벤트들은 컴포넌트들의 값들의 조합에 따라 결정되기 때문에 영상에서 객체의 변화(일례로, 사용자의 얼굴 표정이나 얼굴의 각도)를 반영할 수 있으며, 동시에 이벤트들이 가상 객체에 알맞게 제작될 수 있기 때문에 가상 객체에 자연스럽게 어울리는 이벤트들이 적용될 수 있게 된다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 가상 객체에 이벤트를 적용하는 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 도 6의 단계들(610 내지 630)은 도 3을 통해 설명한 단계(350)에 포함되어 수행될 수 있다.
단계(610)에서 전자 기기 1(110)은 결정된 이벤트에 대응하는 모션 파일을 로딩할 수 있다. 컴포넌트 값들의 조합들에 대해 이벤트가 기설정될 수 있듯이 이벤트에 대응하여 모션 파일들이 미리 생성 및 관리될 수 있다. 이러한 모션 파일들은 가상 객체를 위한 애니메이션을 적용하기 위해 적어도 하나의 모션 프레임들을 포함할 수 있다. 예를 들어, '하트 발사'에 대응하는 모션 파일은 하트가 발사되는 애니메이션을 가상 객체에 적용하기 위한 모션 프레임들을 포함할 수 있다.
단계(620)에서 전자 기기 1(110)은 프레임 단위로 로딩된 모션 파일을 실행할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 가상 객체를 표시하기 위한 현재 프레임에 모션 파일이 포함하는 첫 번째 모션 프레임을 적용할 수 있다.
단계(630)에서 전자 기기 1(110)은 모션 파일의 종료를 확인할 수 있다. 이때, 모션 파일이 종료된 경우에는 이벤트의 적용이 종료될 수 있으며, 모션 파일이 종료되지 않은 경우에는 단계(620)이 다시 수행될 수 있다. 예를 들어, 모션 파일이 세 개의 모션 프레임들을 포함하고 있는 경우, 가상 객체를 표시하기 위한 프레임들에 순차적으로 세 개의 모션 프레임들이 적용될 수 있다. 이러한 모션 프레임들이 모두 적용되는 것이 모션 파일의 종료를 의미할 수 있다.
다시 말해, 전자 기기 1(110)은 단계(620) 및 단계(630)을 반복적으로 수행하면서, 로딩된 모션 파일이 포함하는 애니메이션의 모션 프레임들을 가상 객체를 표시하기 위한 프레임들에 프레임 단위로 순차적으로 적용할 수 있다.
또한, 도 3의 실시예에서 전자 기기 1(110)은 단계(310) 이후에, 추출된 랜드마크정보를 이용하여 상기 객체의 크기 및 각도를 정규화할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 모션 파일이 포함하는 복수의 모션 프레임들의 예를 도시한 도면이다. 사람이 실제로 눈을 깜박이는 속도는 너무 빨라서 도 7에 나타난 바와 같이 눈을 뜨고 있는 상태(710)와 눈을 감고 있는 상태(720)만을 그대로 아바타에 매핑하면 자연스럽지 않은 모션이 출력될 수 있다. 따라서, 전자 기기 1(110)은 도 7에 도시된 복수의 모션 프레임들(730 내지 770)을 이용하여 보다 자연스러운 가상 객체의 모션을 제공할 수 있다.
모션 파일의 형식은 일례로, (랜드마크 컴포넌트의 식별자 = ',' 로 구분되는 값의 변화)의 형태로 표현될 수 있다. 예를 들어, 도 7의 실시예에서 양쪽 눈을 모두 감는 모션 파일은 (EL = 1.0, 0.8, 0.6, 0.2, 0.0, ER = 1.0, 0.8, 0.6, 0.2, 0.0)와 같이 표현될 수 있다. 이러한 표현은, 왼쪽 눈과 오른쪽 눈이 각각 1.0의 값을 갖는 제1 모션 프레임, 왼쪽 눈과 오른쪽 눈이 각각 0.8의 값을 갖는 제2 모션 프레임, 왼쪽 눈과 오른쪽 눈이 각각 0.6의 값을 갖는 제3 모션 프레임, 왼쪽 눈과 오른쪽 눈이 각각 0.2의 값을 갖는 제4 모션 프레임 및 왼쪽 눈과 오른쪽 눈이 각각 0.0의 값을 갖는 제5 모션 프레임과 같이 다섯 개의 모션 프레임들이 포함된 모션 파일을 의미할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 랜드마크 좌표를 정규화하는 예를 도시한 도면이다. 전자 기기 1(110)은 입력된 영상 프레임(810)에 포함된 객체(811)를 랜드마크 좌표 정규화 알고리즘(820)을 이용하여 출력 프레임(830)의 객체(831)와 같이 정규화 할 수 있다.
예를 들어, 카메라를 이용하여 사진을 찍었을 때, 얼굴의 크기, 위치(영상 내에서의 상대적인 위치) 및/또는 각도가 영상 내에서 서로 다른 경우, 눈의 크기와 위치가 달라지게 된다. 이때, 전자 기기 1(110)은 랜드마크를 정규화하는 과정을 통해 동일한 사람의 경우 얼굴이 비슷한 크기, 위치 및/또는 각도를 갖도록 조절할 수 있다. 예를 들어, 랜드마크 좌표 정규화 알고리즘(820)은 얼굴에서 인식되는 눈동자의 상대적인 위치를 조절하여 랜드마크를 정규화할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 이미 알려진 다양한 정규화 알고리즘들이 활용될 수 있음을 당업자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
이러한 랜드마크 좌표 정규화는 입력되는 영상에서 객체(얼굴)의 크기나 위치, 각도 등이 달라지더라도 정규화된 랜드마크 좌표에 기반하여 상대적인 값을 구할 수 있게 된다. 이를 위해, 전자 기기 1(110)은 스케일 팩터를 통해 인식된 얼굴의 크기를 표준 크기로 변환하는 과정과 피치(Pitch), 롤(Roll), 요(yaw)를 이용한 회전을 통해 객체의 랜드마크 좌표를 정규화할 수 있다. 정규화된 좌표값들은 이차원 좌표일 수 있다.
또한, 도 3의 실시예에서 전자 기기 1(110)은 단계(310) 이후에 또는 상술한 랜드마크 좌표의 정규화 이후에, 영상의 현재 프레임을 통해 추출된 랜드마크정보를 통해 인식되는 객체의 랜드마크 컴포넌트들의 좌표를 영상의 이전 프레임을 통해 추출된 랜드마크정보를 이용하여 보정할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 모바일 폰 카메라 등을 통해 촬영되어 입력되는 영상은 손떨림 등에 의해 랜드마크 좌표가 고르지 않게 결정될 수 있다. 이에, 전자 기기 1(110)은 얼굴 인식시 이전 프레임의 얼굴의 각도(피치(Pitch), 롤(Roll), 요(Yaw))의 편차를 이용한 가중치 함수를 반영하여 결과좌표를 고르게 만들 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 랜드마크 좌표를 보정하는 예를 도시한 도면이다. 전자 기기 1(110)은 객체(910)에 대한 랜드마크와 각도를 감지(920)할 수 있다. 이러한 랜드마크와 각도를 감지(920)는 도 3을 통해 설명한 단계(310)에서 랜드마크정보를 추출하는 것, 혹은 단계(310)에서와 같이 랜드마크정보를 추출한 후, 도 8을 통해 설명한 바와 같이 랜드마크 좌표를 정규화하는 것에 대응할 수 있다.
또한, 전자 기기 1(110)은 랜드마크 좌표를 보정(930)할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 앞서 설명한 바와 같이, 얼굴 인식시 이전 프레임의 얼굴의 각도(피치(Pitch), 롤(Roll), 요(Yaw))의 편차를 이용한 가중치 함수를 반영하여 결과좌표를 고르게 만들 수 있다. 이때, 가중치 함수는 일례로 아래 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00001
여기서 y i 는 i-번째 프레임의 출력에, x i 는 i-번째 프레임의 입력에, α는 0과 1 사이의 값을 갖는 신뢰도를 각각 의미할 수 있다. 또한 α는 이전 프레임의 얼굴의 각도(피치(Pitch), 롤(Roll), 요(yaw))의 차이(difference)에 대한 비율로서 아래 수학식 2와 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00002
여기서, yaw i 는 i-번째 프레임에서의 얼굴 각도의 요(Yaw)에, roll i 는 i-번째 프레임에서의 얼굴 각도의 롤(Roll)에, pitch i 는 i-번째 프레임에서의 피치(Pitch)에 각각 대응할 수 있다. 또한, yaw max , roll max , pitch max 는 각각 피치(Pitch), 롤(Roll), 요(yaw)의 최대 변화량의 값을 의미할 수 있다.
또한, 전자 기기 1(110)은 좌표가 보정된 랜드마크정보를 이용하여 도 3의 실시예를 통해 설명한 바와 같이 사용자의 얼굴 표정이나 이벤트를 가상 객체(사용자의 얼굴에 대응하는 캐릭터의 얼굴)에 매핑(940)할 수 있다.
한편, 전자 기기 1(110)은 사용자의 얼굴에서 양쪽 눈 깜박임과 윙크를 구분하기 위한 별도의 방법을 이용할 수도 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서, 양눈 깜박임과 윙크를 구분하기 위한 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
전자 기기 1(110)은 어플리케이션이 시작(1010)되면, 눈 깜박임에 대한 정보를 버퍼링(1020)할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 사용자의 얼굴이 포함하는 두 눈의 떠진 정도를 나타내는 상대적인 값을 영상의 연속된 기설정된 수의 프레임들에 대해 각각 측정하여 버퍼에 저장할 수 있다. 여기서 상대적인 값의 예는 도 7을 통해 설명한 바 있다.
이때, 전자 기기 1(110)은 과정(1030)에서 현재 양쪽 눈이 모두 떠져 있거나(Open) 혹은 감겨져 있는지(Close) 여부를 확인(1030)할 수 있다. 만약, 양쪽 눈이 모두 떠져 있거나 혹은 감겨져 있다면, 양쪽 눈 모션 동작(1040)이 확인될 수 있고, 이에 따라 아바타 모션 동작(1050)이 결정될 수 있다.
반면, 양쪽 눈이 모두 떠져 있지 않거나 혹은 감겨져 있지 않는 경우, 전자 기기 1(110)은 버퍼를 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 버퍼에서 특정 시간 내에 양쪽 눈이 동일 이벤트(모두 떠져 있거나 혹은 모두 감겨져 있는 경우)인지 확인(1070)할 수 있다. 특정 시간은 예를 들어, 기설정된 수의 프레임들에 대응할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 버퍼에서 기설정된 수의 연속적인 프레임들의 상대적인 값들을 분석하여 해당 프레임들에서 양쪽 눈의 동일 이벤트가 존재한다면, 양쪽 눈 모션 동작(1040)을 확인할 수 있고, 해당 프레임들에서 양쪽 눈의 동일 이벤트가 존재하지 않는다면, 한쪽 눈 모션 동작(1080)을 확인할 수 있다. 이 경우, 전자 기기 1(110)은 한쪽 눈 모션 동작(1080)에 따라 아바타 모션 동작(1050)을 결정할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 서비스 전체 흐름의 예를 도시한 흐름도이다. 도 11은 아바타에 사용자의 얼굴 표정 등을 매핑하는 전체 과정의 일례를 나타내고 있다.
과정 1(1111)은 전자 기기 1(110)이 카메라를 기동하여 초기 랜드마크정보를 추출하는 과정일 수 있다. 사용자의 얼굴과 같은 객체가 포함된 영상에서 눈, 코, 입, 눈썹 등과 같은 랜드마크들의 정보를 추출하는 것은 이미 설명한 바와 같이 잘 알려진 기술들을 통해 당업자가 용이하게 이해할 수 있을 것이다.
과정 2(1112)는 전자 기기 1(110)이 도 8을 통해 설명한 바와 같이, 랜드마크 좌표 정규화 알고리즘을 이용하여 랜드마크 좌표를 정규화하는 과정일 수 있다.
과정 3(1113)은 전자 기기 1(110)이 표정에 대한 값을 추출하는 과정일 수 있다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 눈이 떠진 높이, 입이 벌려진 높이, 눈썹과 눈의 거리, 눈썹의 각도 등을 추출할 수 있다.
과정 4(1114)는 전자 기기 1(110)이 추출된 값에 기반하여 표준 모델을 생성하는 과정일 수 있다.
과정 5(1115)는 전자 기기 1(110)이 카메라를 기동하여 기동중의 랜드마크정보를 추출하는 과정일 수 있다.
과정 6(1116)은 전자 기기 1(110)이 추출된 랜드마크정보를 통해 얼굴을 표준 모델과 비교하는 과정일 수 있다. 표준 모델은 서비스를 시작할 때 최초로 추출한 얼굴의 상태를 의미할 수 있다. 예를 들어, 과정 1 내지 과정 4는 서비스를 이용하고자 하는 사용자의 얼굴에 대한 랜드마크들(일례로, 눈, 코, 입, 눈썹 등)의 초기 좌표에 따른 정보일 수 있다. 과정 6은 이러한 표준 모델과의 비교를 통해 얼굴의 표정이 변화할 때, 변화된 랜드마크들의 위치와 각도를 비교하여 컴포넌트의 변화된 상태를 확인하기 위한 과정일 수 있다. 사라마다 눈, 코, 입, 눈썹 등의 랜드마크의 모양이나 크기가 다르기 때문에 컴포넌트의 절대적인 크기로 상태값을 특징하기가 힘들다. 예를 들어, 왼쪽 눈을 크게 뜬 사람의 왼쪽 눈의 크기가 2cm인 사람 A와 1cm인 사람 B가 있다면, 사람들 각각의 표준 모델을 활용하여 비율적으로 왼쪽 눈의 변화를 계산함으로써 보다 정확한 측정이 가능해진다. 다시 말해, 왼쪽 눈을 크게 뜬 사람의 왼쪽 눈의 크기가 2cm인 사람 A에 대해 왼쪽 눈의 크기가 1cm로 변화되었다면, 사람 A가 왼쪽 눈을 반쯤 감은 것으로 판단할 수 있게 된다.
과정 7(1117)은 전자 기기 1(110)이 도 9를 통해 설명한 바와 같이 랜드마크 좌표를 이전 프레임에 기초하여 보정하는 과정일 수 있다.
과정 8(1118)은 전자 기기 1(110)이 AU(Action Unit)의 속성값을 추출하는 과정일 수 있다. 이러한 AU의 속성값은 앞서 설명한 표준 모델과의 비교를 통해 계산된 변화값을 의미할 수 있다. 다시 말해, 표준 모델은 최초의 값의 집합을 의미할 수 있고, AU의 속성값은 변화되는 값들의 집합을 의미할 수 있다. 예를 들어, 표준 모델의 왼쪽 눈의 높이가 2cm 였다면, 왼쪽 눈을 반만 감았을 때는 1cm일 것이고 이 때의 왼쪽 눈에 대한 AU의 속성값은 0.5가 될 수 있다.
과정 9(1119)는 전자 기기 1(110)이 도 10을 통해 설명한 바와 같이, 양눈 깜박임 동기화를 처리하는 과정일 수 있다. 다시 말해, 전자 기기 1(110)은 과정 9(1119)에서 눈 깜박임 버퍼링(1020) 등을 활용하여 양쪽 눈 모션 동작(1040) 및 사용자의 한쪽 눈 모션 동작(1080) 중 하나를 선택할 수 있다.
과정 10(1120)은 전자 기기 1(110)이 도 3의 단계(320)을 통해 설명한 바와 같이, 랜드마크정보에 기초하여 사용자의 얼굴과 아바타의 얼굴을 매핑하는 과정일 수 있다.
과정 11(1121)은 전자 기기 1(110)이 도 3의 단계(330) 및 단계(340)을 통해 설명한 바와 같이, 이벤트를 결정하는 과정일 수 있다.
과정 12(1122)는 전자 기기 1(110)이 도 6 및 도 7을 통해 설명한 모션 파일을 이용하여 표정 애니메이션을 결정하는 과정일 수 있다.
과정 10(1120), 과정 11(1121) 및 과정 12(1122)의 결과는 각각 병렬적으로 아바타에 적용될 수 있다.
과정 13(1123)은 전자 기기 1(110)이 후처리를 진행하는 과정일 수 있다. 후처리는 사용자의 얼굴 표정이나 각종 이팩트 등이 적용된 아바타의 화면에 대한 동영상 녹화, 녹화된 동영상의 편집, 편집된 동영상의 저장, 편집된 영상의 움직이는 GIF 파일로의 변환, 편집된 동영상이나 GIF 파일의 공유(일례로, 메시징 서비스나 소셜 네트워크 서비스 등을 통한 공유)와 같은 처리들을 포함할 수 있다.
이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 입력되는 영상에 포함되어 있는 객체(일례로, 사용자의 얼굴)에 대해 기 정의되어 있는 컴포넌트들(일례로, 눈, 코, 입, 눈썹, 얼굴의 각도 등)의 값들을 결정하고, 결정된 값들의 조합에 따라 가상 객체에 대해 기 설정되어 있는 이벤트들 중 하나를 선택하여 가상 객체에 적용함으로써, 객체의 변화(일례로, 얼굴의 표정 변화)를 가상 객체에 반영하면서도 동시에 가상 객체의 관점에서 보다 자연스러운 변화를 적용할 수 있다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터와 결합되어 영상 처리 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 영상 처리 방법은,
    입력되는 영상이 포함하는 객체에 대해 랜드마크정보를 추출하는 단계;
    상기 랜드마크정보에 기초하여 상기 입력되는 영상이 포함하는 객체와 가상 객체를 매핑하는 단계;
    상기 랜드마크정보에 기초하여 상기 객체에 대해 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들 각각의 값을 결정하는 단계;
    상기 결정된 복수의 컴포넌트들의 값들의 조합에 대응하는 이벤트를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 이벤트를 상기 객체에 매핑된 가상 객체에 적용하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들은 상기 객체가 포함하는 복수의 랜드마크 컴포넌트 및 상기 객체의 회전을 나타내기 위한 복수의 각도 컴포넌트들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 영상 처리 방법은,
    상기 복수의 랜드마크 컴포넌트마다 둘 이상의 서로 다른 모양들을 나타내는 복수의 모양 값들을 설정하여 관리하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 객체에 대해 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들 각각의 값을 결정하는 단계는,
    제1 랜드마크 컴포넌트에 대해 관리되는 복수의 모양 값들 중 상기 랜드마크정보에 기초하여 결정되는 상기 제1 랜드마크 컴포넌트의 모양에 대응하는 모양 값을, 상기 제1 랜드마크 컴포넌트의 값으로서 결정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 각도 컴포넌트들은 상기 객체에 대해 설정 가능한 복수의 회전축들에 대응하고,
    상기 영상 처리 방법은,
    상기 복수의 회전축들마다 둘 이상의 서로 다른 각도들을 나타내는 복수의 각도 값들을 설정하여 관리하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 객체에 대해 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들 각각의 값을 결정하는 단계는,
    상기 복수의 회전축들 중 제1 회전축에 대한 상기 객체의 각도를 상기 랜드마크정보에 기초하여 결정하는 단계; 및
    상기 제1 회전축에 대해 관리되는 복수의 각도 값들 중 상기 결정된 객체의 각도에 대응하는 각도 값을, 상기 제1 회전축에 대응하는 각도 컴포넌트의 값으로 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리 방법은,
    상기 복수의 컴포넌트들에 대해 설정 가능한 값들의 조합마다 이벤트를 설정하여 조합들에 대한 복수의 이벤트들을 관리하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 이벤트를 결정하는 단계는,
    상기 관리되는 복수의 이벤트들 중 상기 결정된 값의 조합에 대응하는 이벤트를 추출하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 결정된 이벤트를 상기 객체에 매핑된 가상 객체에 적용하는 단계는,
    상기 결정된 이벤트에 대응하는 모션 파일을 로딩하는 단계; 및
    상기 로딩된 모션 파일이 포함하는 애니메이션의 모션 프레임들을 상기 가상 객체를 표시하기 위한 프레임들에 프레임 단위로 순차적으로 적용하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리 방법은,
    상기 추출된 랜드마크정보를 이용하여 상기 객체의 크기, 위치 및 각도를 정규화하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리 방법은,
    상기 영상의 현재 프레임을 통해 추출된 랜드마크정보를 통해 인식되는 상기 객체의 랜드마크 컴포넌트들의 좌표를 상기 영상의 이전 프레임을 통해 추출된 랜드마크정보를 이용하여 보정하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는,
    상기 현재 프레임에서 인식되는 상기 객체의 회전축별 각도와 상기 이전 프레임에서 인식되는 상기 객체의 회전축별 각도의 변화량에 기초하여 계산되는 신뢰값을 이용하여 상기 현재 프레임을 통해 상기 객체의 랜드마크 컴포넌트들의 좌표를 보정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 객체는 카메라를 통해 입력되는 상기 영상에 포함된 사용자의 얼굴을 포함하고,
    상기 가상 객체는 상기 사용자의 얼굴에 실시간으로 매핑시키고자 하는 캐릭터의 얼굴을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 영상 처리 방법은,
    상기 사용자의 얼굴이 포함하는 두 눈의 떠진 정도를 나타내는 상대적인 값을 상기 영상의 연속된 기설정된 수의 프레임들에 대해 각각 측정하여 버퍼에 저장하는 단계;
    상기 측정된 상대적인 값에 기초하여 두 눈이 모두 떠져 있지 않거나 또는 두 눈이 모두 감겨져 있지 않은 경우, 상기 버퍼에 저장된 기설정된 수의 프레임들의 상대적인 값들을 분석하여 한쪽 눈 모션 동작을 측정하는 단계; 및
    상기 측정된 한쪽 눈 모션 동작을 상기 캐릭터의 얼굴에 적용하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  12. 입력되는 영상이 포함하는 객체에 대해 랜드마크정보를 추출하는 단계;
    상기 랜드마크정보에 기초하여 상기 입력되는 영상이 포함하는 객체와 가상 객체를 매핑하는 단계;
    상기 랜드마크정보에 기초하여 상기 객체에 대해 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들 각각의 값을 결정하는 단계;
    상기 결정된 복수의 컴포넌트들의 값들의 조합에 대응하는 이벤트를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 이벤트를 상기 객체에 매핑된 가상 객체에 적용하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들은 상기 객체가 포함하는 복수의 랜드마크 컴포넌트 및 상기 객체의 회전을 나타내기 위한 복수의 각도 컴포넌트들을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 복수의 랜드마크 컴포넌트마다 둘 이상의 서로 다른 모양들을 나타내는 복수의 모양 값들을 설정하여 관리하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 객체에 대해 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들 각각의 값을 결정하는 단계는,
    제1 랜드마크 컴포넌트에 대해 관리되는 복수의 모양 값들 중 상기 랜드마크정보에 기초하여 결정되는 상기 제1 랜드마크 컴포넌트의 모양에 대응하는 모양 값을, 상기 제1 랜드마크 컴포넌트의 값으로서 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 복수의 각도 컴포넌트들은 상기 객체에 대해 설정 가능한 복수의 회전축들에 대응하고,
    상기 복수의 회전축들마다 둘 이상의 서로 다른 각도들을 나타내는 복수의 각도 값들을 설정하여 관리하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 객체에 대해 기 정의되어 있는 복수의 컴포넌트들 각각의 값을 결정하는 단계는,
    상기 복수의 회전축들 중 제1 회전축에 대한 상기 객체의 각도를 상기 랜드마크정보에 기초하여 결정하는 단계; 및
    상기 제1 회전축에 대해 관리되는 복수의 각도 값들 중 상기 결정된 객체의 각도에 대응하는 각도 값을, 상기 제1 회전축에 대응하는 각도 컴포넌트의 값으로 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 복수의 컴포넌트들에 대해 설정 가능한 값들의 조합마다 이벤트를 설정하여 조합들에 대한 복수의 이벤트들을 관리하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 이벤트를 결정하는 단계는,
    상기 관리되는 복수의 이벤트들 중 상기 결정된 값의 조합에 대응하는 이벤트를 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 결정된 이벤트를 상기 객체에 매핑된 가상 객체에 적용하는 단계는,
    상기 결정된 이벤트에 대응하는 모션 파일을 로딩하는 단계; 및
    상기 로딩된 모션 파일이 포함하는 애니메이션의 모션 프레임들을 상기 가상 객체를 표시하기 위한 프레임들에 프레임 단위로 순차적으로 적용하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 영상의 현재 프레임을 통해 추출된 랜드마크정보를 통해 인식되는 상기 객체의 랜드마크 컴포넌트들의 좌표를 상기 영상의 이전 프레임을 통해 추출된 랜드마크정보를 이용하여 보정하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는,
    상기 현재 프레임에서 인식되는 상기 객체의 회전축별 각도와 상기 이전 프레임에서 인식되는 상기 객체의 회전축별 각도의 변화량에 기초하여 계산되는 신뢰값을 이용하여 상기 현재 프레임을 통해 상기 객체의 랜드마크 컴포넌트들의 좌표를 보정하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  20. 제12항 내지 제19항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
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