WO2018194197A1 - 보정패턴 분석을 통한 영상 보정 방법 및 시스템 - Google Patents

보정패턴 분석을 통한 영상 보정 방법 및 시스템 Download PDF

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WO2018194197A1
WO2018194197A1 PCT/KR2017/004237 KR2017004237W WO2018194197A1 WO 2018194197 A1 WO2018194197 A1 WO 2018194197A1 KR 2017004237 W KR2017004237 W KR 2017004237W WO 2018194197 A1 WO2018194197 A1 WO 2018194197A1
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facial feature
feature points
correction
input
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김성욱
최상호
박병선
진정환
이원효
신형배
정성엽
함노아
김지민
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스노우 주식회사
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    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face

Definitions

  • the following description relates to an image correction method and system through analysis of a correction pattern, and a computer program stored in a computer readable recording medium coupled to a computer for executing the image correction method on a computer, and a recording medium thereof.
  • Korean Patent Publication No. 10-2006-0104027 (hereinafter referred to as 'Reference') relates to a virtual face shaping method and system based on automatic face extraction, and a user-selected shaping style (for example, as disclosed in References).
  • 'Reference' Korean Patent Publication No. 10-2006-0104027
  • 'Reference' relates to a virtual face shaping method and system based on automatic face extraction, and a user-selected shaping style (for example, as disclosed in References).
  • a user-selected shaping style for example, as disclosed in References.
  • the user can create a filter according to the molding style desired by the user, and after applying the produced filter to the input image again, the result can be checked, so if the correction result is not satisfactory, the new molding can be performed again.
  • the process of producing the filter again according to the style and applying the produced filter to the input image again is necessary to repeat the process of producing the filter again according to the style and applying the produced filter to the input image again.
  • the filters according to the prior art simply generate distortion by a predetermined amount of change for a specific part of the face (to make the eye larger by the amount of change specified for the above-mentioned “eye enlargement”), There is a problem that it is difficult to make a suitable correction.
  • the "large eye” filter made for small eyes has a problem that it is not suitable for large eyes.
  • the image correction method of the prior art is not only difficult to make a filter suitable for the user himself, but also difficult to share the created filter with other users.
  • the user can correct the input image by directly moving the facial feature points so that the user includes a face included in the image.
  • the present invention provides a method and system for correcting images suitable for all users, and a computer program stored on a computer readable recording medium for executing the image correction method in combination with a computer and the recording medium.
  • An image correction method and system capable of optimizing the correction pattern information by analyzing the user's correction pattern for another image of the user and updating the correction pattern information, and to execute the image correction method on the computer in combination with a computer.
  • a computer program stored in a computer readable recording medium and a recording medium thereof are provided.
  • An image correction method comprising: recognizing facial feature points of a face included in an input first image; Displaying at least some of the recognized facial feature points on the screen of the electronic device together with the input first image; Recognizing a user input for moving at least one facial feature point of the facial feature points of the first image displayed on the screen; Moving at least one facial feature point of the first image according to the recognized user input, and correcting the input first image by using facial feature points of the first image changed according to the movement; And generating and storing correction pattern information by analyzing a pattern for correction of the first image.
  • An image correction method comprising: recognizing facial feature points of a face included in a first image received from a electronic device through a network; At least some of the recognized facial feature points are displayed on the screen of the electronic device together with the input first image, and for movement of at least one of the facial feature points of the first image displayed on the screen.
  • Providing a function for receiving user input Moving at least one facial feature point of the first image according to the recognized user input, and correcting the input first image by using facial feature points of the first image changed according to the movement; Analyzing the pattern for correction of the first image to generate correction pattern information and storing the correction pattern information in association with the electronic device or a user of the electronic device; And transmitting the corrected first image to the electronic device through a network.
  • a computer program for recording a computer program for causing the computer to execute the image correction method is provided.
  • a computer program stored on a computer readable recording medium for executing the image correction method on a computer.
  • An image correction system comprising: at least one processor implemented to execute a computer readable instruction, wherein the at least one processor comprises facial feature points for a face included in a first image received over a network from an electronic device; And at least some of the recognized facial feature points are displayed on the screen of the electronic device together with the input first image, and at least one facial feature point of the facial feature points of the first image displayed on the screen.
  • the user can correct the input image by directly moving the facial feature points so that the user includes a face included in the image.
  • the image can be corrected while looking at this changing process in real time.
  • correction pattern information that changes the proportion of each part of the face according to the moved facial feature points, and automatically corrects the input image according to the correction pattern information. By doing so, it is possible to make corrections suitable for all users.
  • the correction pattern information may be optimized by analyzing the correction pattern of the user with respect to another image of the user and updating the correction pattern information.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a network environment according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an internal configuration of an electronic device and a server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an image correction environment according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating another example of an image correction environment according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of recognizing facial feature points of a face included in an image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of ratio information of each of the face parts with respect to the whole face according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of components that may be included in a processor of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of an image correction method that may be performed by an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of components that may be included in a processor of a server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of an image correction method that may be performed by a server according to an embodiment of the present invention.
  • the image correction system according to the embodiments of the present invention may be implemented through an electronic device or a server to be described later, and the image production method according to the embodiments of the present invention is an image correction system implemented through such an electronic device or a server. It can be performed through.
  • a computer program according to an embodiment of the present invention may be installed and driven in the electronic device or the server, and the electronic device or server may perform the image correction method according to the embodiment of the present invention under the control of the driven computer program. Can be done.
  • the above-described computer program may be stored in a computer-readable recording medium in combination with an electronic device or a server implemented as a computer to execute a story image production method on a computer.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a network environment according to an embodiment of the present invention.
  • the network environment of FIG. 1 illustrates an example including a plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140, a plurality of servers 150 and 160, and a network 170.
  • 1 is an example for describing the present invention, and the number of electronic devices or the number of servers is not limited as shown in FIG. 1.
  • the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 may be fixed terminals or mobile terminals implemented as computer devices.
  • Examples of the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 include a smart phone, a mobile phone, a navigation device, a computer, a notebook computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), and a portable multimedia player (PMP). Tablet PC).
  • FIG. 1 illustrates the shape of a smart phone as an example of the electronic device 1 110, in the embodiments of the present invention, the electronic device 1 110 may use a wireless or wired communication method to substantially connect the network 170. It may mean one of various physical devices that can communicate with other electronic devices 120, 130, 140 and / or servers 150, 160.
  • the communication method is not limited, and may include not only a communication method using a communication network (for example, a mobile communication network, a wired internet, a wireless internet, a broadcasting network) that the network 170 may include, but also a short range wireless communication between devices.
  • the network 170 may include a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a broadband network (BBN). And one or more of networks such as the Internet.
  • the network 170 may also include any one or more of network topologies, including bus networks, star networks, ring networks, mesh networks, star-bus networks, trees, or hierarchical networks, but It is not limited.
  • Each of the servers 150 and 160 communicates with the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 through the network 170 to provide a command, code, file, content, service, or the like. It may be implemented in devices.
  • the server 150 may be a system that provides a first service to a plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 connected through the network 170, and the server 160 may also have a network ( It may be a system that provides a second service to the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 connected through the 170.
  • the server 150 is an application as a computer program installed and driven in the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140, and the service (eg, image correction service, messaging, etc.) of the corresponding application. Service, mail service content delivery service, etc.) can be provided as the first service.
  • the server 160 may provide a service for distributing the file for installing and driving the above application to the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 as a second service.
  • 2 is a block diagram illustrating an internal configuration of an electronic device and a server according to an embodiment of the present invention. 2 illustrates an internal configuration of the electronic device 1 110 and the server 150 as an example of the electronic device. In addition, the other electronic devices 120, 130, 140, or the server 160 may also have the same or similar internal configuration as the aforementioned electronic device 1 110 or the server 150.
  • the electronic device 1 110 and the server 150 may include memories 211 and 221, processors 212 and 222, communication modules 213 and 223, and input / output interfaces 214 and 224.
  • the memories 211 and 221 may be computer-readable recording media, and may include a permanent mass storage device such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), and a disk drive.
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • the non-volatile mass storage device such as a ROM and a disk drive may be included in the electronic device 1 110 or the server 150 as a separate permanent storage device that is separated from the memories 211 and 221.
  • the memory 211, 221 includes an operating system and at least one program code (for example, a browser installed and driven in the electronic device 1 110 or an application installed in the electronic device 1 110 to provide a specific service). Code) can be stored.
  • These software components may be loaded from a computer readable recording medium separate from the memories 211 and 221.
  • Such a separate computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, disk, tape, DVD / CD-ROM drive, memory card, and the like.
  • software components may be loaded into the memory 211, 221 through a communication module 213, 223 that is not a computer readable recording medium.
  • At least one program is a computer program that is installed by files provided by a file distribution system (for example, the server 160 described above) through the network 170 to distribute installation files of developers or applications. It may be loaded into the memories 211 and 221 based on (for example, the above-described application).
  • a file distribution system for example, the server 160 described above
  • the network 170 to distribute installation files of developers or applications. It may be loaded into the memories 211 and 221 based on (for example, the above-described application).
  • Processors 212 and 222 may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input / output operations. Instructions may be provided to the processors 212, 222 by the memory 211, 221 or the communication modules 213, 223. For example, the processors 212 and 222 may be configured to execute a command received according to a program code stored in a recording device such as the memory 211 and 221.
  • the communication modules 213 and 223 may provide a function for the electronic device 1 110 and the server 150 to communicate with each other through the network 170, and the electronic device 1 110 and / or the server 150 may communicate with each other. May provide a function for communicating with another electronic device (eg, electronic device 2 120) or another server (eg, server 160). For example, a request generated by the processor 212 of the electronic device 1 110 according to a program code stored in a recording device such as the memory 211 may be controlled by the server 170 through the network 170 under the control of the communication module 213. 150).
  • control signals, commands, contents, files, and the like provided according to the control of the processor 222 of the server 150 are transmitted to the communication module of the electronic device 1 110 via the communication module 223 and the network 170 ( It may be received by the electronic device 1110 through 213.
  • the control signal, command, content, file, etc. of the server 150 received through the communication module 213 may be transmitted to the processor 212 or the memory 211, and the content, file, etc. may be transferred to the electronic device 1.
  • 110 may be stored as a storage medium (permanent storage described above) that may further include.
  • the input / output interface 214 may be a means for interfacing with the input / output device 215.
  • the input device may include a device such as a keyboard or a mouse, and the output device may include a device such as a display or a speaker.
  • the input / output interface 214 may be a means for interfacing with a device in which functions for input and output are integrated into one, such as a touch screen.
  • the input / output device 215 may be configured as one device with the electronic device 1110.
  • the input / output interface 224 of the server 150 may be a means for interfacing with an apparatus (not shown) for input or output that may be connected to or included in the server 150.
  • the processor 212 of the electronic device 1110 uses data provided by the server 150 or the electronic device 2 120 in processing a command of a computer program loaded in the memory 211.
  • the service screen or the content may be displayed on the display through the input / output interface 214.
  • the electronic device 1 110 and the server 150 may include more components than those of FIG. 2. However, it is not necessary to clearly show most of the prior art components.
  • the electronic device 1 110 may be implemented to include at least some of the above-described input / output devices 215 or other components such as a transceiver, a global positioning system (GPS) module, a camera, various sensors, a database, and the like. It may further include elements.
  • GPS global positioning system
  • an acceleration sensor when the electronic device 1 110 is a smartphone, an acceleration sensor, a gyro sensor, a camera module, various physical buttons, a button using a touch panel, an input / output port, and vibration for a smartphone generally include Various components such as a vibrator may be implemented to be further included in the electronic device 1 110.
  • 3 is a diagram illustrating an example of an image correction environment according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • 3 illustrates an example in which the image correction server 310 provides an image correction service to N user terminals 320.
  • the image correction server 310 receives an image through the network 170 from a specific user terminal at the request of a specific user terminal (for example, user terminal 1) of the N user terminals 320, The received image may be corrected and provided to a specific user terminal.
  • a specific user terminal may designate an image stored on the web, and the image correction server 310 may correct the designated image and provide the image to the corresponding user terminal.
  • the image correction server 310 may correspond to the server 150 described above, and the specific user terminal may correspond to one of the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 described above.
  • an application associated with an image correction service may be installed and driven in a specific user terminal, and the specific user terminal may receive an image correction service while communicating with the image correction server 310 under the control of the application.
  • the specific user terminal may transmit an image selected through an application among the images stored in the storage of the specific user terminal to the image correction server 310.
  • the specific user terminal may transmit an image input through a camera included in the specific user terminal to the image correction server 310.
  • the image correction server 310 may correct the received image according to the image correction method according to embodiments of the present invention and provide it to a specific user terminal.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating another example of an image correction environment according to an embodiment of the present invention.
  • 4 illustrates an example in which an application 410 installed and driven in the user terminal 400 directly provides an image correction service.
  • the user terminal 400 may correct an image input through the camera module 420 under the control of the application 410.
  • the image stored in the storage of the user terminal 400 may be corrected under the control of the application 410.
  • the camera module 420 may be embedded in the user terminal 400, but may be implemented as a separate device to communicate with the user terminal 400 through a wired or wireless network.
  • the user terminal 400 may recognize face feature points of the face included in the input image, and display the recognized face feature points on the screen of the user terminal 400 together with the input image.
  • the image correction server 310 may recognize face feature points of a face included in the received image, and the image of the specific user terminal described with reference to FIG. It can be controlled to be displayed on the screen. In this case, controlling to display the facial feature points recognized through the specific user screen and the input image together may be performed through communication with an application installed in the specific user terminal.
  • 5 is a diagram illustrating an example of recognizing facial feature points of a face included in an image according to an embodiment of the present invention.
  • 5 illustrates an example in which facial feature points recognized for a face included in an image are displayed together with the corresponding image.
  • the user may be provided with a function for moving the facial feature points.
  • an application installed in the user terminal 400 may provide a function of moving corresponding facial feature points based on a user input.
  • the user may selectively move the first facial feature point 510 of FIG. 5 to a desired position by using the above-described function.
  • an application may recognize a facial feature point corresponding to a location where a user's touch is made, and recognize the location where the user drags and releases the touch while touching the touch screen. It can be recognized as a position to move.
  • an application may recognize a facial feature point corresponding to a position where a user clicks the mouse, and recognize the position where the user drags the mouse while clicking and releases the mouse click. It can be recognized as a position to move.
  • the application may move the recognized facial feature point to the recognized position, and correct the image by using the facial feature points changed according to the movement of the facial feature point.
  • the movement of the facial feature point may be repeated a plurality of times, and the image may be repeatedly corrected by using the changed facial feature points whenever the facial feature point is moved. Therefore, the user may obtain a desired image by repeatedly correcting the image while looking at the image to be corrected in real time.
  • information about a facial feature point (for example, an identifier of the facial feature point) recognized according to a user input and information about a position to move the recognized facial feature point are recognized by a specific user terminal to establish a network. It may be transmitted to the image correction server 310 through.
  • the image correction server 310 may correct the image by using the changed facial feature points and provide the corrected image to a specific user terminal. Even in this case, the corrected image may be displayed on the screen of the specific user terminal together with the changed facial feature points. Therefore, the user can repeatedly correct the image by moving the facial feature points while watching the changing image.
  • the user terminal 400 or the image correction server 310 may generate and store correction pattern information by analyzing a pattern for correction of an image. For example, such correction pattern information may be finally generated after the correction for the image is completed.
  • the correction pattern information may be generated to include ratio information of each of the face parts with respect to the entire face.
  • another image may be automatically corrected by using the correction pattern information.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of ratio information of each of the face parts with respect to the whole face according to one embodiment of the present invention.
  • Such ratio information may provide information that can change the ratio of the entire face, not just a filter that increases a specific area by a specific value.
  • a filter that increases the width of an eye by 0.1 cm to the left causes both the eye in the image having an eye width of 3 cm and the eye in the image having a width of 4 cm to the left in a batch. Therefore, there is a possibility that awkward correction is made according to the size of the eye in the image.
  • FIG. 6 when the width of the entire face is '7', between the right end of the face and the right eyebrow (hereinafter, the first part), the right eyebrow (hereinafter, the second part), and the brow (hereinafter, the third part) ),
  • the ratio of the first portion to the fifth portion in another image is 0.8: 2.1: 1.2: 2.1: 0.8
  • the image is adjusted so that the ratio is 1: 2: 1: 2: 1 according to the correction pattern information. Can be corrected.
  • the width of the left eyebrow in the other image The width of the left eyebrows can be corrected so that the ratio is 7: 2.
  • the specific pattern is not changed by a fixed displacement value, but is changed by the ratio information of the corresponding area with respect to the entire face included in the correction pattern information, so that the correction pattern information is universally available to all users. This can be done, and a correction more appropriate to the individual users can be made. Therefore, correction pattern information generated in the process of correcting an image to be suitable for a user's face may be applied to face images of other users, which may mean that the utilization of sharing correction pattern information may be improved. have.
  • correction pattern information may be repeatedly used for other face images input to the user. For example, with respect to a video photographed of a user's face, automatic correction using correction pattern information may be performed on each of the frames included in the video to process face correction on the entire video. As another example, an automatic correction using correction pattern information may be performed on each of the face image frames of the user input through the camera during a video call so that the corrected images may be delivered to the video call counterpart.
  • the correction pattern information may be updated by additionally reflecting a correction pattern for another image of the user.
  • the correction pattern for another image may be used to update the correction pattern information by being additionally reflected in the previously generated and stored correction pattern information according to a user's request.
  • the average value of the changing ratio can be utilized. For example, when the ratio of the width of the left eyebrow to the width of the entire face is 7: 2 first, and the ratio of the width of the left eyebrow to the width of the left eyebrow calculated in the following image is 7: 1.8.
  • the ratio 7: 2 included in the correction pattern information may be updated as in 7: 1.9.
  • 1.9 may be calculated as (2 + 1.8) / 2.
  • 18.4 may be calculated as ((2 * 10) + (2.4 * 7)) / 2.
  • the correction pattern for the other image may be used to generate other correction pattern information according to an embodiment.
  • Table 1 below shows an example of a database table that stores correction pattern information.
  • the 'Object' item may be an item meaning a face part, and the value may identify the face part, and the 'Property' item may have a ratio such as the width and length of the face part. It may mean a standard for measuring.
  • the 'Ratio' item may mean ratio information of a corresponding face part of the entire face
  • the 'Marker' item may mean face feature points.
  • each of the facial feature points may correspond to location information corresponding to the corresponding facial feature point in the face image.
  • the width and length of the entire face may be included in Table 1 as separate 'Object' items, or may be calculated by combining face parts as necessary.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a component that may be included in a processor of an electronic device according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 8 is an image that may be performed by the electronic device according to an embodiment of the present invention. It is a flowchart which shows the example of the correction method.
  • the image correction system may be implemented in the form of a computer device such as the electronic device 1 (110) described above.
  • the processor 212 of the electronic device 1 110 may be a facial feature point recognizer 710, a display 720, and a user input recognizer 730 as components for implementing an image correction system. ), An image corrector 740, a correction pattern information manager 750, and a transmitter 760.
  • the processor 212 and the components of the processor 212 may perform steps 810 to 890 included in the image correction method of FIG. 8.
  • the processor 212 and the components of the processor 212 may be implemented to execute a control instruction (instruction) according to the code of the operating system or at least one program included in the memory 211.
  • the components of the processor 212 may be representations of different functions of the processor 212 performed by the processor 212 according to a control command provided by a code stored in the electronic device 1110.
  • the facial feature point recognition unit 710 may be used as a functional representation of the processor 212 that controls the electronic device 1110 so that the processor 212 recognizes the facial feature point according to the above-described control command.
  • the facial feature point recognizer 710 may recognize facial feature points of a face included in the input first image. Specific techniques for recognizing facial feature points in a face image may be easily understood by those skilled in the art through well-known techniques.
  • the input image may be an image included in the electronic device 1 110 or input through a camera linked with the electronic device 1 110, or may be an image stored in a local storage of the electronic device 1 110.
  • the electronic device 1 110 may be an image received from another device through the network 170 or an image stored on the web.
  • the display unit 720 may display on the screen of the electronic device 1110 together with the first image to which at least some of the recognized facial feature points are input. For example, as described with reference to FIG. 5, an image and facial feature points may be displayed together on one screen.
  • the screen of the electronic device 1 110 may mean a screen of a display device (for example, a touch screen) included in the electronic device 1 110, and is a device separate from the electronic device 1 110. It may mean a screen of a display device (for example, a monitor) that communicates with 110.
  • the user input recognition unit 730 may recognize a user input for moving at least one facial feature point among the facial feature points of the first image displayed on the screen.
  • a user input for moving at least one facial feature point among the facial feature points of the first image displayed on the screen As described above, an example of moving a facial feature point through user input in a touch screen environment or a mouse environment has been described. It will be readily apparent to those skilled in the art that these examples may recognize user input for moving facial feature points in other input environments.
  • the image corrector 740 moves at least one facial feature point of the first image according to the recognized user input, and adjusts the inputted first image using the facial feature points of the first image changed according to the movement. You can correct it.
  • Embodiments of the present invention relate to how the facial feature points can be moved. Correcting the face of an image according to the position of the facial feature point that has already been moved will be easily understood by those skilled in the art through known techniques. For example, a technique using a pre-fabricated filter is also known to move a marker by a predetermined amount of change and to correct a face image according to the moved marker.
  • the corrected first image and the changed facial feature points may be displayed together on the screen, and the processes (steps 820 to 840) of the first image correction according to the movement and the movement of the facial feature points are repeatedly performed a plurality of times. May be
  • the correction pattern information manager 750 may generate and store correction pattern information by analyzing a pattern for correction of the first image.
  • the correction pattern information may be generated in various ways, but for the purpose of versatility of the generated correction pattern information, it may be generated using ratio information of each of the face parts with respect to the entire face.
  • the correction pattern information management unit 750 recognizes the face parts in the face of the first image by using the facial feature points of the first image changed according to the movement, and corrects ratio information of each of the face parts of the whole face. It can be calculated as pattern information.
  • the correction pattern information includes a region identifier of each of the facial regions, ratio information on the width and length of each of the facial regions with respect to the width and length of the entire face, and feature point identifiers of facial feature points corresponding to each of the facial regions. It may include information associated with each other.
  • the correction pattern information generated in this manner may be stored as a DB as shown in Table 1 described above.
  • the correction pattern information may be generated to include the facial feature points of the first image changed according to the movement.
  • the correction pattern information may be generated to include both the facial feature points of the first image before the change and the facial feature points of the first image after the change. For example, first, only the facial feature points of the first image changed according to the movement are stored, and afterwards, the above-described ratio information is selectively calculated and used, or only the information about the actual facial feature points is automatically modified to automatically correct the other image. You can also process
  • steps 810 to 850 may be selectively repeated for the second image (or each of two or more other images).
  • a process such as recognition, movement, correction, and generation of correction pattern information of facial feature points may be repeated with respect to the second image (or each of two or more other images).
  • the correction pattern information manager 750 may analyze the pattern for correction of the second image and update the stored correction pattern information.
  • the correction pattern information for the stored first image may be updated by using the correction pattern information generated for the second image.
  • the example of updating the correction pattern information using the average value of the correction ratio has already been described in detail.
  • a weight based on a point in time at which the correction pattern information is generated or a weight set by the user may be further used to update the correction pattern information, and may round or round a value below a certain decimal point in the calculation process. It will be readily understood by those skilled in the art through the examples described above.
  • the stored correction pattern information may be updated using the correction pattern information generated for each of the two or more other images.
  • This step 860 may be selectively performed only when steps 810 to 850 are repeatedly performed on other images including the second image.
  • the facial feature point recognizer 710 may recognize facial feature points of a face included in the input third image.
  • This step 870 corresponds to step 810 and may be performed when the automatic correction for the third image is to be processed. For example, when a command related to automatic correction is explicitly received from the user, or when a preset condition is satisfied that automatic correction is required, the recognition process of the facial feature point for the automatic correction may be performed.
  • the image corrector 740 moves at least one of the facial feature points recognized in the third image by using the stored correction pattern information, and uses the facial feature points of the third image changed according to the movement.
  • the image corrector 740 automatically adjusts the third image to face information included in the third image such that the ratio information of each of the face parts of the entire face is included in the correction pattern information stored therein. You can correct it.
  • the transmitter 760 may transmit the stored correction pattern information to at least one of another electronic device and a server through a network in order to share the stored correction pattern information.
  • This step 890 may be performed at any time after the correction pattern information is first generated and stored through the step 850.
  • the user may move the facial feature points while looking at the image and the facial feature points to be directly corrected, and may correct the image as desired while watching the image correction process according to the movement of the facial feature points.
  • the stored correction pattern information may be updated through the correction pattern information for the other image.
  • the ratio information of each of the face parts of the entire face to generate the correction pattern information, by using the ratio information to correct the face image, it is possible to achieve the versatility of the correction pattern information.
  • FIG. 7 and 8 illustrate an embodiment in which the electronic device 1 110 provides an image correction service under the control of an application.
  • the image correction service is provided through the image correction server 310. May be provided.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of a component that may be included in a processor of a server according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 10 is an image correction method that may be performed by a server according to an embodiment of the present invention.
  • the image correction system may be implemented in the form of a computer device such as the server 150 described above.
  • the processor 222 of the server 150 may be a receiver 910, a facial feature point recognizer 920, a function provider 930, and an image as components for implementing an image correction system.
  • the correction unit 940, the transmission unit 950, and the correction pattern information management unit 960 may be included.
  • the processor 222 and the components of the processor 222 may perform steps 1010 to 1090 included in the image correction method of FIG. 10.
  • the processor 222 and the components of the processor 222 may be implemented to execute a control instruction according to a code of an operating system included in the memory 221 or a code of at least one program.
  • the components of the processor 222 may be representations of different functions of the processor 222 performed by the processor 222 according to a control command provided by a code stored in the server 150.
  • the receiver 910 may be used as a functional representation of the processor 222 that controls the server 150 so that the processor 222 receives an image according to the above-described control command.
  • the receiver 910 may receive a first image from an electronic device through a network.
  • the electronic device may be a device on which an application associated with an image correction service is installed and driven, and may transmit a first image to be corrected by communicating with the server 150 through the application to the server 150.
  • the first image may be an image included in the electronic device or input through a camera linked with the electronic device, or may be an image stored in a local storage of the electronic device.
  • the electronic device may be an image received from another device through the network 170 or an image stored on the web.
  • the facial feature point recognizer 920 may recognize facial feature points of a face included in the first image. As described above, specific techniques for recognizing facial feature points in the face image may be easily understood by those skilled in the art through well-known techniques.
  • the function providing unit 930 controls at least some of the recognized facial feature points to be displayed on the screen of the electronic device together with the input first image, and at least one of the facial feature points of the first image displayed on the screen.
  • a function for receiving information on the movement of one facial feature point may be provided. Such a function may be achieved through interworking with an application installed and driven in an electronic device. As described above, the identifier of the facial feature point moved in the electronic device and the information about the moved position may be recognized and transmitted to the server 150 under the control of the application of the electronic device.
  • the image corrector 940 may correct the input first image by using the facial feature points of the first image changed according to the movement.
  • Embodiments of the present invention relate to how the facial feature points can be moved. Correcting the face of an image according to the position of the facial feature point that has already been moved will be easily understood by those skilled in the art through known techniques. For example, a technique using a pre-fabricated filter is also known to move a marker by a predetermined amount of change and to correct a face image according to the moved marker.
  • the transmitter 950 may transmit the corrected second image to the electronic device through a network.
  • the correction process of the second image according to the steps 1010 to 1050 may be repeatedly performed a plurality of times.
  • the correction pattern information manager 960 may analyze the pattern for correction of the first image to generate correction pattern information and store the correction pattern information in association with the electronic device or the user of the electronic device. Since the correction pattern information has already been described in detail, repeated description thereof will be omitted.
  • the steps 1010 to 1060 may be selectively repeated with respect to the second image (or each of two or more other images).
  • a process such as receiving an image, recognizing facial features, moving, correcting, transmitting a corrected image, and generating correction pattern information may be repeated with respect to the second image (or each of two or more other images).
  • the correction pattern information manager 960 may analyze the pattern for the correction of the second image and update the stored correction pattern information.
  • the correction pattern information for the stored first image may be updated by using the correction pattern information generated for the second image.
  • the stored correction pattern information may be updated by using the correction pattern information generated for each of the two or more other images.
  • This step 1070 may be selectively performed only when steps 1010 to 1060 are repeatedly performed on other images including the second image.
  • the facial feature point recognizer 920 may recognize facial feature points of a face included in a third image received from the electronic device through a network.
  • This step 1080 corresponds to steps 1010 and 1020 and may be selectively performed when the automatic correction for the third image is to be processed. For example, when a command related to automatic correction is explicitly received from the user, or when a preset condition is satisfied that automatic correction is required, the recognition process of the facial feature point for the automatic correction may be performed.
  • the image corrector 940 moves at least one facial feature point among the facial feature points recognized in the third image using the stored correction pattern information, and uses the facial feature points of the third image changed according to the movement. To automatically correct the input third image.
  • the corrected third image may be transmitted to the electronic device through a network.
  • the correction pattern information stored in the present embodiment may also be shared with other users.
  • the server 150 may deliver the stored correction pattern information to another user recognized through the request according to the user's request.
  • the user may directly share it with other users.
  • the facial image is recognized by the user by directly moving the facial feature points in a state in which the facial feature points recognized in the input image are displayed on the screen together with the input image.
  • the correction pattern information is generated by changing the ratio of the face parts to the entire face according to the moved facial feature points, and the image inputted according to the correction pattern information is generated. Auto-calibration makes it possible to make a calibration that suits all users.
  • the correction pattern information may be optimized by analyzing the correction pattern of the user with respect to another image of the user and updating the correction pattern information.
  • the system or apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component or a combination of hardware components and software components.
  • the devices and components described in the embodiments are, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors, microcomputers, field programmable gate arrays (FPGAs).
  • ALUs arithmetic logic units
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • PLU programmable logic unit
  • the processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system.
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • processing device includes a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller.
  • other processing configurations are possible, such as parallel processors.
  • the software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the above, and configure the processing device to operate as desired, or process it independently or collectively. You can command the device.
  • Software and / or data may be any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device in order to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. It can be embodied in.
  • the software may be distributed over networked computer systems so that they may be stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer readable media.
  • the method according to the embodiment may be embodied in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the embodiments, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks.
  • Such a recording medium may be various recording means or storage means in the form of a single or several hardware combined, and is not limited to a medium directly connected to any computer system, but may be distributed on a network.
  • Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

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Abstract

보정패턴 분석을 통한 영상 보정 방법 및 시스템을 제공한다. 영상 보정 방법은, 입력된 제1 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계, 상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부가 상기 입력된 제1 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시하는 단계, 상기 화면에 표시된 제1 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동을 위한 사용자 입력을 인식하는 단계, 상기 인식된 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상의 적어도 하나의 얼굴 특징점을 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제1 영상을 보정하는 단계; 및 상기 제1 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성 및 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

보정패턴 분석을 통한 영상 보정 방법 및 시스템
아래의 설명은 보정패턴 분석을 통한 영상 보정 방법 및 시스템, 그리고 컴퓨터와 결합되어 영상 보정 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램과 그 기록매체에 관한 것이다.
얼굴 이미지에서 인식되는 얼굴을 보정하기 위한 종래기술들이 존재한다. 이러한 종래기술들에서는 미리 만들어진 필터들 중 사용자에 의해 선택된 필터를 이용하여 입력된 영상의 얼굴을 보정한다. 예를 들어, 한국공개특허 제10-2006-0104027호(이하 '참고문헌')는 자동 얼굴 추출 기반 가상 얼굴 성형 방법 및 시스템에 관한 것으로, 사용자가 선택한 성형 스타일(일례로, 참고문헌에 개시된 바와 같이 "눈 크게", "코 높이고" 등)을 미리 제작하여 필터로 만들고, 이러한 필터를 추후 사용자가 선택하여 입력된 영상의 얼굴을 보정할 수 있음을 개시하고 있다.
그러나, 이러한 종래기술의 필터들은 해당 사용자의 얼굴을 이용하여 생성된 것이 아니라, 단순히 사용자가 바라는 성형 스타일(상술한 바와 같이, "눈 크게", "코 높이고" 등)에 따라 미리 제작된 것이기 때문에 사용자가 스스로가 자신이 선택한 성형 스타일이 자신의 얼굴에 적합한 스타일인지 실시간으로 확인하기 어려운 문제점이 있다.
예를 들어, 사용자는 자신이 바라는 성형 스타일에 따른 필터를 제작하고, 다시 입력된 영상에 제작된 필터를 적용한 후에야, 그 결과를 확인해볼 수 있기 때문에, 보정 결과가 마음에 들지 않는 경우 다시 새로운 성형 스타일에 따라 다시 필터를 제작하고 다시 입력된 영상에 제작된 필터를 적용하는 과정을 반복해야 하는 복잡함과 불편함이 있다.
뿐만 아니라, 종래기술에 따른 필터들은 단순히 얼굴의 특정 부위에 대해 미리 지정된 변화량만큼의 왜곡을 발생시키는 것(상술한 "눈 크게"를 위해 지정된 변화량만큼 눈을 크게 만드는 것)이기 때문에, 모든 사람에게 어울리는 보정을 만들기 어렵다는 문제점이 있다. 예를 들어, 눈이 작은 사람을 위해 제작한 "눈 크게" 필터는 눈이 큰 사람에게는 어울리지 않는다는 문제점이 있다.
다시 말해, 종래기술의 영상 보정 방법은 사용자 자신에게 알맞은 필터를 만들기도 어려울 뿐만 아니라, 만들어진 필터를 다른 사용자들과 공유하기도 어렵다는 문제점이 있다.
입력된 영상에서 인식되는 얼굴 특징점들을 입력된 영상과 함께 화면에 표시한 상태에서 얼굴 특징점들을 사용자가 직접 이동시키는 방식으로 입력된 영상을 보정할 수 있는 기능을 제공함으로써, 사용자가 영상에 포함된 얼굴이 변화되어 가는 과정을 실시간으로 살펴보면서 영상을 보정할 수 있는 영상 보정 방법 및 시스템, 그리고 컴퓨터와 결합되어 영상 보정 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램과 그 기록매체를 제공한다.
단순히 얼굴의 특정 부위를 일정한 변화량만큼 변경하는 것이 아니라, 이동된 얼굴 특징점에 따라 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위별 비율을 변화시킨 보정패턴정보를 생성하고, 이러한 보정패턴정보에 따라 입력되는 영상을 자동보정함으로써 모든 사용자들에게 어울리는 보정이 가능한 영상 보정 방법 및 시스템, 그리고 컴퓨터와 결합되어 영상 보정 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램과 그 기록매체를 제공한다.
사용자의 다른 영상에 대한 사용자의 보정 패턴을 분석하여 상기 보정패턴정보를 갱신함으로써, 상기 보정패턴정보를 최적화할 수 있는 영상 보정 방법 및 시스템, 그리고 컴퓨터와 결합되어 영상 보정 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램과 그 기록매체를 제공한다.
영상 보정 방법에 있어서, 입력된 제1 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계; 상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부를 상기 입력된 제1 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시하는 단계; 상기 화면에 표시된 제1 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동을 위한 사용자 입력을 인식하는 단계; 상기 인식된 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상의 적어도 하나의 얼굴 특징점을 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제1 영상을 보정하는 단계; 및 상기 제1 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성 및 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법을 제공한다.
영상 보정 방법에 있어서, 전자 기기로부터 네트워크를 통해 수신된 제1 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계; 상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부가 상기 입력된 제1 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시되도록 제어하고, 상기 화면에 표시된 제1 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동을 위한 사용자 입력을 수신하기 위한 기능을 제공하는 단계; 상기 인식된 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상의 적어도 하나의 얼굴 특징점을 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제1 영상을 보정하는 단계; 상기 제1 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성하여 상기 전자 기기 또는 상기 전자 기기의 사용자와 연관하여 저장하는 단계; 및 상기 보정된 제1 영상을 네트워크를 통해 상기 전자 기기로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법을 제공한다.
상기 영상 보정 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
컴퓨터와 결합하여 상기 영상 보정 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
영상 보정 시스템에 있어서, 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 전자 기기로부터 네트워크를 통해 수신된 제1 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하고, 상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부가 상기 입력된 제1 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시되도록 제어하고, 상기 화면에 표시된 제1 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동을 위한 사용자 입력을 수신하기 위한 기능을 제공하고, 상기 인식된 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상의 적어도 하나의 얼굴 특징점을 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제1 영상을 보정하고, 상기 제1 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성하여 상기 전자 기기 또는 상기 전자 기기의 사용자와 연관하여 저장하고, 상기 보정된 제1 영상을 네트워크를 통해 상기 전자 기기로 전송하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 시스템을 제공한다.
입력된 영상에서 인식되는 얼굴 특징점들을 입력된 영상과 함께 화면에 표시한 상태에서 얼굴 특징점들을 사용자가 직접 이동시키는 방식으로 입력된 영상을 보정할 수 있는 기능을 제공함으로써, 사용자가 영상에 포함된 얼굴이 변화되어 가는 과정을 실시간으로 살펴보면서 영상을 보정할 수 있다.
단순히 얼굴의 특정 부위를 일정한 변화량만큼 변경하는 것이 아니라, 이동된 얼굴 특징점에 따라 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위별 비율을 변화시킨 보정패턴정보를 생성하고, 이러한 보정패턴정보에 따라 입력되는 영상을 자동보정함으로써 모든 사용자들에게 어울리는 보정이 가능하도록 할 수 있다.
사용자의 다른 영상에 대한 사용자의 보정 패턴을 분석하여 상기 보정패턴정보를 갱신함으로써, 상기 보정패턴정보를 최적화할 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 보정 환경의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 영상 보정 환경의 다른 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위들 각각의 비율 정보의 예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기가 수행할 수 있는 영상 보정 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 영상 보정 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
본 발명의 실시예들에 따른 영상 보정 시스템은 이후 설명될 전자 기기나 서버를 통해 구현될 수 있으며, 본 발명의 실시예들에 따른 영상 제작 방법은 이러한 전자 기기나 서버를 통해 구현된 영상 보정 시스템을 통해 수행될 수 있다. 이때, 전자 기기 또는 서버에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 전자 기기 또는 서버는 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 일실시예에 따른 영상 보정 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 구현되는 전자 기기 또는 서버와 결합되어 스토리영상 제작 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 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 실시예들에서 전자 기기 1(110)은 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 물리적인 장치들 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(150)는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)에 설치되어 구동되는 컴퓨터 프로그램으로서의 어플리케이션을 통해, 해당 어플리케이션이 목적하는 서비스(일례로, 영상 보정 서비스, 메시징 서비스, 메일 서비스 컨텐츠 전송 서비스 등)를 제1 서비스로서 제공할 수 있다. 다른 예로, 서버(160)는 상술한 어플리케이션의 설치 및 구동을 위한 파일을 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 배포하는 서비스를 제2 서비스로서 제공할 수 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 기록매체로서, 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 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 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, 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 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 디스플레이, 스피커와 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)가 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 보정 환경의 일례를 도시한 도면이다. 도 3의 실시예는 영상 보정 서버(310)가 N 개의 사용자 단말들(320)로 영상 보정 서비스를 제공하는 예를 나타내고 있다. 예를 들어, 영상 보정 서버(310)는 N 개의 사용자 단말들(320) 중 특정 사용자 단말(일례로, 사용자 단말 1)의 요청에 따라 특정 사용자 단말로부터 네트워크(170)를 통해 영상을 수신하고, 수신된 영상을 보정하여 특정 사용자 단말로 제공할 수 있다. 실시예에 따라 특정 사용자 단말은 웹상에 저장한 영상을 지정할 수 있으며, 영상 보정 서버(310)는 지정된 영상을 보정하여 해당 사용자 단말로 제공할 수도 있다. 여기서 영상 보정 서버(310)는 앞서 설명한 서버(150)에 대응할 수 있고, 특정 사용자 단말은 앞서 설명한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 중 하나에 대응할 수 있다.
이러한 실시예에서, 특정 사용자 단말에는 영상 보정 서비스와 연계된 어플리케이션이 설치 및 구동될 수 있고, 특정 사용자 단말은 어플리케이션의 제어에 따라 영상 보정 서버(310)와 통신하면서 영상 보정 서비스를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 특정 사용자 단말은 특정 사용자 단말의 저장소에 저장된 영상들 중 어플리케이션을 통해 선택되는 영상을 영상 보정 서버(310)로 전송할 수 있다. 다른 예로, 특정 사용자 단말은 특정 사용자 단말이 포함하는 카메라를 통해 입력되는 영상을 영상 보정 서버(310)로 전송할 수 있다. 이때, 영상 보정 서버(310)는 본 발명의 실시예들에 따른 영상 보정 방법에 따라 수신되는 영상을 보정하여 특정 사용자 단말로 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 영상 보정 환경의 다른 예를 도시한 도면이다. 도 4의 실시예는 사용자 단말(400)에 설치 및 구동된 어플리케이션(410)이 직접 영상 보정 서비스를 제공하는 예를 설명하고 있다. 예를 들어, 사용자 단말(400)은 어플리케이션(410)의 제어에 따라 카메라 모듈(420)을 통해 입력되는 영상을 보정할 수 있다. 혹은 사용자 단말(400)의 저장소에 저장된 영상을 어플리케이션(410)의 제어에 따라 보정할 수도 있다. 여기서, 카메라 모듈(420)은 사용자 단말(400)에 내장된 형태일 수도 있으나, 별도의 기기로서 사용자 단말(400)과 유무선 네트워크를 통해 통신하는 형태로 구현될 수도 있다.
이때, 사용자 단말(400)은 입력된 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식할 수 있으며, 인식된 얼굴 특징점들을 입력된 영상과 함께 사용자 단말(400)의 화면에 표시할 수 있다.
또한, 도 3의 실시예에서는 영상 보정 서버(310)가 수신된 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식할 수 있으며, 인식된 얼굴 특징점들이 입력된 영상과 함께 도 3에서 설명한 특정 사용자 단말의 화면을 통해 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 특정 사용자 화면을 통해 인식된 얼굴 특징점들과 입력된 영상이 함께 표시되도록 제어하는 것은 특정 사용자 단말에 설치된 어플리케이션과의 통신을 통해 이루어질 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식한 예를 나타낸 도면이다. 도 5는 영상에 포함된 얼굴에 대해 인식되는 얼굴 특징점들을 해당 영상과 함께 표시한 예를 나타내고 있다. 이때, 사용자에게는 이러한 얼굴 특징점들을 이동시킬 수 있는 기능이 제공될 수 있다. 예를 들어, 도 4의 실시예에서 사용자 단말(400)에 설치된 어플리케이션은 사용자의 입력에 기반하여 대응하는 얼굴 특징점들을 이동시킬 수 있는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자는 상술한 기능을 이용하여 도 5의 제1 얼굴 특징점(510)을 선택적으로 자신이 원하는 위치로 이동시킬 수 있다. 보다 구체적인 예로, 터치스크린 환경에서, 어플리케이션은 사용자의 터치가 이루어진 위치에 대응하는 얼굴 특징점을 인식할 수 있으며, 사용자가 터치스크린을 터치한 상태에서 드래그를 하고 터치를 해제한 위치를 인식된 얼굴 특징점이 이동할 위치로서 인식할 수 있다. 다른 예로, 마우스를 이용하는 환경에서, 어플리케이션은 사용자의 마우스 클릭이 이루어진 위치에 대응하는 얼굴 특징점을 인식할 수 있으며, 사용자가 마우스를 클릭한 상태로 드래그하고 마우스 클릭을 해제한 위치를 인식된 얼굴 특징점이 이동할 위치로서 인식할 수 있다.
이 경우, 어플리케이션은 인식된 얼굴 특징점을 인식된 위치로 이동시킬 수 있으며, 이러한 얼굴 특징점의 이동에 따라 변경된 얼굴 특징점들을 이용하여 영상을 보정할 수 있다. 이러한 얼굴 특징점의 이동은 복수 회 반복될 수 있으며, 얼굴 특징점이 이동될 때마다 변경된 얼굴 특징점들을 이용하여 영상이 반복적으로 보정될 수 있다. 따라서 사용자는 실시간으로 보정되는 영상을 살펴보면서 반복적으로 영상을 보정하여 원하는 영상을 얻을 수 있다.
앞서 설명한 도 3의 실시예에서는 사용자의 입력에 따라 인식되는 얼굴 특징점에 대한 정보(일례로 해당 얼굴 특징점의 식별자)와 인식된 얼굴 특징점을 이동시킬 위치에 대한 정보가 특정 사용자 단말에서 인식되어 네트워크를 통해 영상 보정 서버(310)로 전달될 수 있다. 이때, 영상 보정 서버(310)는 변경된 얼굴 특징점들을 이용하여 영상을 보정하여 특정 사용자 단말로 보정된 영상을 제공할 수 있다. 이 경우에도 보정된 영상은 변경된 얼굴 특징점들과 함께 특정 사용자 단말의 화면에 표시될 수 있다. 따라서 사용자는 변화하는 영상을 지켜보면서 반복적으로 얼굴 특징점들을 이동시켜 영상을 보정해 나갈 수 있다.
사용자 단말(400)이나 영상 보정 서버(310)는 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성 및 저장할 수 있다. 예를 들어, 이러한 보정패턴정보는 영상에 대한 보정이 완료된 이후에 최종적으로 생성될 수 있다. 이러한 보정패턴정보는 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위들 각각의 비율 정보를 포함하도록 생성될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는 이러한 보정패턴정보를 이용하여 다른 영상을 자동보정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위들 각각의 비율 정보의 예를 도시한 도면이다. 이러한 비율 정보는 단순히 특정 부위를 특정한 값만큼 키우는 필터가 아니라, 얼굴 전체의 비율을 변경할 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 종래기술에서 눈의 폭을 좌측으로 0.1cm 키우는 필터는 눈의 폭이 3cm인 영상속의 눈도, 눈의 폭이 4cm인 영상속의 눈도 모두 일괄적으로 좌측으로 0.1cm를 키우게 되기 때문에, 영상속의 눈의 크기에 따라 어색한 보정이 이루어질 확률이 존재한다. 반면, 본 발명의 실시예들에서는 단순히 특정 부위의 크기를 조절하는 것이 아니라, 보정패턴정보에 따라 얼굴 전체에 대한 부위별 비율을 조절하는 것이기 때문에 영상이 포함하는 얼굴마다 실제 부위별로 변경하는 값이 달라지게 되고, 모든 사용자들에게 범용적으로 활용 가능한 필터가 생성될 수 있다.
보다 구체적인 예로, 도 6에서는 얼굴 전체의 너비가 '7'일 때, 얼굴 우측 끝과 우측 눈썹 사이(이하, 제1 부위), 우측 눈썹(이하, 제2 부위), 미간(이하, 제3 부위), 좌측 눈썹(이하, 제4 부위) 그리고 좌측 눈썹과 얼굴 좌측 끝 사이(이하, 제5 부위)의 비율이 1:2:1:2:1의 비율을 갖는 예를 나타내고 있다. 만약, 다른 영상에서 제1 부위 내지 제5 부위의 비율이 1:2:1:2:1이라면, 다른 영상에서 해당 부위는 보정되지 않을 것이다. 반면, 또 다른 영상에서 제1 부위 내지 제5 부위의 비율이 0.8:2.1:1.2:2.1:0.8라면, 이러한 비율이 보정패턴정보에 따라 1:2:1:2:1의 비율이 되도록 영상이 보정될 수 있다. 다른 방식으로 설명하면, 얼굴 전체의 너비가 '7'이고, 왼쪽 눈썹의 너비가 '2'인 7:2의 비율을 고려할 때, 다른 영상에서 왼쪽 눈썹의 너비가 해당 영상의 얼굴 전체의 너비에 대한 비율이 7:2가 될 수 있도록 왼쪽 눈썹의 너비가 보정될 수 있다.
다시 말해, 특정 부위가 고정된 변위값만큼 변경되는 것이 아니라, 보정패턴정보가 포함하는 얼굴 전체에 대한 해당 부위의 비율 정보만큼 변경되기 때문에, 이러한 보정패턴정보는 모든 사용자들에게 범용적으로 활용 가능해질 수 있고, 개별 사용자들에게 보다 어울리는 보정이 이루어질 수 있게 된다. 따라서 특정 사용자가 자신의 얼굴에 알맞도록 영상을 보정하는 과정에서 생성된 보정패턴정보가 다른 사용자들의 얼굴 영상에도 적용될 수 있으며, 이는 보정패턴정보의 공유에 따른 활용성을 높일 수 있음을 의미할 수 있다.
또한, 사용자에 대해 입력되는 다른 얼굴 영상에 대해 이러한 보정패턴정보가 반복적으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 얼굴이 촬영된 동영상에 대해, 이러한 동영상이 포함하는 프레임들 각각에 보정패턴정보를 이용한 자동보정을 수행하여 동영상 전체에 대한 얼굴 보정을 처리할 수 있다. 다른 예로, 영상 통화 시에 카메라를 통해 입력되는 사용자의 얼굴 영상 프레임들 각각에 대해 보정패턴정보를 이용한 자동보정을 수행하여 영상 통화 시에 보정된 영상들이 영상 통화 상대방에게 전달되도록 할 수도 있다.
한편, 이러한 보정패턴정보는 사용자의 다른 영상에 대한 보정패턴을 추가로 반영하여 갱신될 수도 있다. 예를 들어, 다른 영상에 대한 보정패턴은 일례로 사용자의 요청에 따라 기 생성되어 저장된 보정패턴정보에 추가로 반영되어 보정패턴정보를 갱신하는데 이용될 수 있다. 이 경우, 변화되는 비율의 평균값이 활용될 수 있다. 예를 들어, 상술한 얼굴 전체의 너비에 대한 왼쪽 눈썹의 너비에 대한 비율이 최초 7:2이고, 다음 영상에서 계산된 얼굴 전체의 너비에 대한 왼쪽 눈썹의 너비에 대한 비율이 7:1.8인 경우, 보정패턴정보가 포함하는 비율 7:2가 7:1.9와 같이 갱신될 수 있다. 여기서, 1.9는 (2+1.8)/2와 같이 계산될 수 있다. 만약, 다음 영상에서 계산된 얼굴 전체의 너비에 대한 왼쪽 눈썹의 너비에 대한 비율이 10:2.4라면, 보정패턴정보가 포함하는 비율 7:2가 70:18.4(=7:1.84)와 같이 갱신될 수 있다. 여기서, 18.4는 ((2*10)+(2.4*7))/2와 같이 계산될 수 있다. 이러한 다른 영상에 대한 보정패턴은 실시예에 따라 다른 보정패턴정보를 생성하는데 활용될 수도 있다.
아래 표 1은 보정패턴정보를 저장한 데이터베이스 테이블의 예를 도시한 도면이다.
Object Property Ratio Marker
Nose Width 2.5 M2, M3, M4, M5, M6
Length 4 M2, M3, M4, M5, M6
Left Eye Width 0.8 M9, M10, M11, M12, M13, M14, M15
Length 1 M9, M10, M11, M12, M13, M14, M15
Right Eye Width 0.8 M18, M19, M20, M21, M22, M23, M24
Length 1 M18, M19, M20, M21, M22, M23, M24
Jaw Width 5 M92, M93, M95
Length 3 M92, M93, M95
Forehead ? ? ?
? ? ? ?
표 1에서 'Object' 항목은 얼굴 부위를 의미하는 항목일 수 있으며, 그 값은 얼굴 부위를 식별할 수 있으며, 'Property' 항목은 얼굴 부위의 너비(Width)와 길이(Length)와 같이 비율을 측정하기 위한 기준을 의미할 수 있다. 또한, 'Ratio' 항목은 얼굴 전체에 대한 해당 얼굴 부위의 비율 정보를 의미할 수 있으며, 'Marker' 항목은 얼굴 특징점들을 의미할 수 있다. 이때, 얼굴 특징점들 각각은 해당 얼굴 특징점이 해당 얼굴 영상에서 해당하는 위치정보에 대응될 수 있다. 얼굴 전체에 대한 너비와 길이는 각각 별도의 'Object' 항목으로 표 1에 포함될 수도 있고, 필요에 따른 얼굴 부위들의 결합에 의해 계산될 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기가 수행할 수 있는 영상 보정 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
본 발명의 실시예들에 따른 영상 보정 시스템은 앞서 설명한 전자 기기 1(110)과 같은 컴퓨터 장치의 형태로 구현될 수 있다. 또한, 도 7에 도시된 바와 같이 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)는 영상 보정 시스템을 구현하기 위한 구성요소들로서 얼굴 특징점 인식부(710), 표시부(720), 사용자 입력 인식부(730), 영상 보정부(740), 보정패턴정보 관리부(750) 및 전송부(760)를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서(212) 및 프로세서(212)의 구성요소들은 도 8의 영상 보정 방법이 포함하는 단계들(810 내지 890)을 수행할 수 있다. 이때, 프로세서(212) 및 프로세서(212)의 구성요소들은 메모리(211)가 포함하는 운영체제의 코드나 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(212)의 구성요소들은 전자 기기 1(110)에 저장된 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 프로세서(212)에 의해 수행되는 프로세서(212)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(212)가 상술한 제어 명령에 따라 얼굴 특징점을 인식하도록 전자 기기 1(110)을 제어하는 프로세서(212)의 기능적 표현으로 얼굴 특징점 인식부(710)가 사용될 수 있다.
단계(810)에서 얼굴 특징점 인식부(710)는 입력된 제1 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식할 수 있다. 얼굴 영상에서 얼굴 특징점들을 인식하기 위한 구체적인 기술들은 이미 잘 알려진 기술들을 통해 당업자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 입력되는 영상은 전자 기기 1(110)이 포함하거나 또는 전자 기기 1(110)과 연동된 카메라를 통해 입력되는 영상일 수도 있고, 전자 기기 1(110)의 로컬 저장소에 저장된 영상일 수도 있다. 또는 전자 기기 1(110)이 네트워크(170)를 통해 다른 기기로부터 수신한 영상이거나 또는 웹 상에 저장된 영상일 수도 있다.
단계(820)에서 표시부(720)는 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부가 입력된 제1 영상과 함께 전자 기기 1(110)의 화면에 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 통해 설명한 바와 같이 영상과 얼굴 특징점들이 함께 하나의 화면에 표시될 수 있다. 여기서 전자 기기 1(110)의 화면은 전자 기기 1(110)가 포함하는 디스플레이 장치(일례로, 터치스크린)의 화면을 의미할 수도 있고, 전자 기기 1(110)와는 별도의 장치로서 전자 기기 1(110)과 통신하는 디스플레이 장치(일례로, 모니터)의 화면을 의미할 수도 있다.
단계(830)에서 사용자 입력 인식부(730)는 화면에 표시된 제1 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동을 위한 사용자 입력을 인식할 수 있다. 이미 터치스크린 환경이나 마우스를 이용하는 환경에서의 사용자 입력을 통해 얼굴 특징점을 이동시키는 예를 설명한 바 있다. 이러한 예들을 통해 다른 입력 환경에서 얼굴 특징점을 이동시키기 위한 사용자 입력을 인식할 수도 있음을 당업자라면 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
단계(840)에서 영상 보정부(740)는 인식된 사용자 입력에 따라 제1 영상의 적어도 하나의 얼굴 특징점을 이동시키고, 이동에 따라 변경된 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 입력된 제1 영상을 보정할 수 있다. 본 발명의 실시예들은 어떠한 방식으로 얼굴 특징점을 이동시킬 수 있는 것인가에 관한 것으로, 이미 이동된 얼굴 특징점의 위치에 따라 영상의 얼굴을 보정하는 것은 이미 알려진 기술들을 통해 당업자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 미리 제작된 필터를 활용하는 기술 역시 미리 설정된 변화량만큼 마커를 이동시키고 이동된 마커에 따라 얼굴 영상을 보정하는 기술로 이러한 보정에 대한 기술은 이미 잘 알려져 있다. 보정된 제1 영상과 변경된 얼굴 특징점들은 함께 화면에 표시될 수 있으며, 이러한 얼굴 특징점의 이동과 이동에 따른 제1 영상의 보정의 과정(단계(820) 내지 단계(840))은 복수 회 반복 수행될 수도 있다.
단계(850)에서 보정패턴정보 관리부(750)는 제1 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성 및 저장할 수 있다. 보정패턴정보는 다양한 방식으로 생성될 수 있으나, 이미 설명한 바와 같이 생성된 보정패턴정보의 범용성을 위해 바람직하게는 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위들 각각의 비율 정보를 이용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 보정패턴정보 관리부(750)는 이동에 따라 변경된 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 제1 영상의 얼굴에서 얼굴 부위들을 인식하고, 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위들 각각의 비율 정보를 보정패턴정보로서 계산할 수 있다. 보다 구체적인 예로서 보정패턴정보는 얼굴 부위들 각각의 부위 식별자, 얼굴 전체의 너비 및 길이에 대한 얼굴 부위들 각각의 너비 및 길이에 대한 비율 정보 및 얼굴 부위들 각각에 대응하는 얼굴 특징점들의 특징점 식별자가 서로 연계된 정보를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로 생성된 보정패턴정보는 앞서 설명한 표 1에서와 같이 DB화되어 저장될 수 있다.
다른 실시예로 보정패턴정보는 이동에 따라 변경된 제1 영상의 얼굴 특징점들을 포함하도록 생성될 수도 있다. 또 다른 실시예로, 보정패턴정보는 변경 전의 제1 영상의 얼굴 특징점들과 변경 후에 제1 영상의 얼굴 특징점들을 모두 포함하도록 생성될 수도 있다. 예를 들어, 우선은 이동에 따라 변경된 제1 영상의 얼굴 특징점들만을 저장해 놓고, 추후 선택적으로 상술한 비율 정보를 계산하여 활용하거나 또는 실제로 변경된 얼굴 특징점들에 대한 정보만을 활용하여 다른 영상의 자동 보정을 처리할 수도 있다.
이러한 단계(810) 내지 단계(850)는 제2 영상(또는 둘 이상의 다른 영상들 각각)에 대해 선택적으로 반복될 수도 있다. 다시 말해, 제2 영상(또는 둘 이상의 다른 영상들 각각)에 대해서도 얼굴 특징점들의 인식, 이동, 보정, 보정패턴정보의 생성과 같은 과정이 반복될 수 있다.
단계(860)에서 보정패턴정보 관리부(750)는 제2 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 저장된 보정패턴정보를 갱신할 수 있다. 예를 들어, 제2 영상에 대해 생성된 보정패턴정보를 이용하여 저장된 제1 영상에 대한 보정패턴정보가 갱신될 수 있다. 이미 보정 비율의 평균값을 이용하여 보정패턴정보를 갱신하는 예를 자세히 설명한 바 있다. 또한, 이러한 보정패턴정보의 갱신에 보정패턴정보가 생성된 시점에 따른 가중치나 또는 사용자에 의해 설정되는 가중치 등이 더 활용될 수도 있으며, 계산의 과정에서 일정 소수점 이하의 값을 반올림하거나 버림할 수도 있음을 상술한 예를 통해 당업자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 또한, 둘 이상의 다른 영상들 각각에 대해서 단계(810) 내지 단계(850)가 반복된 경우, 이러한 둘 이상의 다른 영상들 각각에 대해 생성된 보정패턴정보를 이용하여 저장된 보정패턴정보가 갱신될 수 있다. 이러한 단계(860)은 제2 영상을 포함하는 다른 영상들에 대해 단계(810) 내지 단계(850)가 반복 수행되는 경우에 한해 선택적으로 수행될 수 있다.
단계(870)에서 얼굴 특징점 인식부(710)는 입력된 제3 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식할 수 있다. 이러한 단계(870)는 단계(810)에 대응되며, 제3 영상에 대한 자동 보정을 처리하고자 하는 경우에 수행될 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 명시적으로 자동 보정과 관련된 명령이 수신된 경우나, 또는 자동 보정이 필요한 것으로 미리 설정된 조건이 만족되는 경우, 이러한 자동 보정을 위한 얼굴 특징점의 인식 과정이 수행될 수 있다.
단계(880)에서 영상 보정부(740)는 제3 영상에서 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점을 저장된 보정패턴정보를 이용하여 이동시키고, 이동에 따라 변경된 제3 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 입력된 제3 영상을 자동 보정할 수 있다. 예를 들어, 영상 보정부(740)는 제3 영상에 포함된 얼굴에 대해, 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위들 각각의 비율 정보가 저장된 보정패턴정보가 포함하는 비율 정보가 되도록 제3 영상을 자동으로 보정할 수 있다.
단계(890)에서 전송부(760)는 저장된 보정패턴정보의 공유를 위해, 저장된 보정패턴정보를 네트워크를 통해 다른 전자 기기 및 서버 중 적어도 하나로 전송할 수 있다. 이러한 단계(890)는 단계(850)을 통해 최초로 보정패턴정보가 생성 및 저장된 이후에 언제든 수행될 수 있다.
이처럼, 본 실시예에 따르면, 사용자가 직접 보정할 영상과 얼굴 특징점들을 보면서 얼굴 특징점들을 이동시키고, 얼굴 특징점들의 이동에 따른 영상의 보정 과정을 지켜보면서 영상을 원하는 데로 보정해나갈 수 있으며, 이러한 보정에 대한 보정패턴정보를 통해 다른 영상을 자동 보정할 수 있을 뿐만 아니라, 저장된 보정패턴정보를 다른 영상에 대한 보정패턴정보를 통해 갱신할 수도 있다. 뿐만 아니라, 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위들 각각의 비율 정보를 활용하여 보정패턴정보를 생성하고, 이러한 비율 정보를 이용하여 얼굴 영상을 보정함으로써, 보정패턴정보의 범용성을 달성할 수 있다.
도 7 및 도 8의 실시예에서는 전자 기기 1(110)이 어플리케이션의 제어에 따라 영상 보정 서비스를 제공하는 실시예를 설명하였으나, 이미 설명한 바와 같이, 영상 보정 서비스는 영상 보정 서버(310)를 통해 제공될 수도 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 영상 보정 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
본 실시예에 따른 영상 보정 시스템은 앞서 설명한 서버(150)와 같은 컴퓨터 장치의 형태로 구현될 수 있다. 또한, 도 9에 도시된 바와 같이 서버(150)의 프로세서(222)는 영상 보정 시스템을 구현하기 위한 구성요소들로서 수신부(910), 얼굴 특징점 인식부(920), 기능 제공부(930), 영상 보정부(940), 전송부(950) 및 보정패턴정보 관리부(960)를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 도 10의 영상 보정 방법이 포함하는 단계들(1010 내지 1090)을 수행할 수 있다. 이때, 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 메모리(221)가 포함하는 운영체제의 코드나 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(222)의 구성요소들은 서버(150)에 저장된 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 프로세서(222)에 의해 수행되는 프로세서(222)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(222)가 상술한 제어 명령에 따라 영상을 수신하도록 서버(150)를 제어하는 프로세서(222)의 기능적 표현으로 수신부(910)가 사용될 수 있다.
단계(1010)에서 수신부(910)는 전자 기기로부터 네트워크를 통해 제1 영상을 수신할 수 있다. 전자 기기는 영상 보정 서비스와 연관된 어플리케이션이 설치 및 구동된 기기일 수 있으며, 어플리케이션을 통해 서버(150)와 통신하여 보정하고자 하는 제1 영상을 서버(150)로 전송할 수 있다. 이러한 제1 영상은 전자 기기가 포함하거나 또는 전자 기기와 연동된 카메라를 통해 입력되는 영상이거나 또는 전자 기기의 로컬 저장소에 저장된 영상일 수 있다. 또는 전자 기기가 네트워크(170)를 통해 다른 기기로부터 수신한 영상이거나 또는 웹 상에 저장된 영상일 수도 있다.
단계(1020)에서 얼굴 특징점 인식부(920)는 제1 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식할 수 있다. 이미 설명한 바와 같이 얼굴 영상에서 얼굴 특징점들을 인식하기 위한 구체적인 기술들은 이미 잘 알려진 기술들을 통해 당업자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
단계(1030)에서 기능 제공부(930)는 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부가 입력된 제1 영상과 함께 전자 기기의 화면에 표시되도록 제어하고, 화면에 표시된 제1 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동에 대한 정보를 수신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 이러한 기능은 전자 기기에 설치 및 구동된 어플리케이션과의 연동을 통해 이루어질 수 있다. 이미 설명한 바와 같이, 전자 기기에서 이동된 얼굴 특징점의 식별자와 이동된 위치에 대한 정보가 전자 기기의 어플리케이션의 제어에 따라 인식되어 서버(150)로 전송될 수 있다.
단계(1040)에서 영상 보정부(940)는 이동에 따라 변경된 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 입력된 제1 영상을 보정할 수 있다. 본 발명의 실시예들은 어떠한 방식으로 얼굴 특징점을 이동시킬 수 있는 것인가에 관한 것으로, 이미 이동된 얼굴 특징점의 위치에 따라 영상의 얼굴을 보정하는 것은 이미 알려진 기술들을 통해 당업자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 미리 제작된 필터를 활용하는 기술 역시 미리 설정된 변화량만큼 마커를 이동시키고 이동된 마커에 따라 얼굴 영상을 보정하는 기술로 이러한 보정에 대한 기술은 이미 잘 알려져 있다.
단계(1050)에서 전송부(950)는 보정된 제2 영상을 네트워크를 통해 전자 기기로 전송할 수 있다. 이러한 단계(1010) 내지 단계(1050)에 따른 제2 영상의 보정 과정은 복수 회 반복적으로 수행될 수도 있다.
단계(1060)에서 보정패턴정보 관리부(960)는 제1 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성하여 전자 기기 또는 전자 기기의 사용자와 연관하여 저장할 수 있다. 이러한 보정패턴정보에 대해서는 이미 자세히 설명하였기에 반복적인 설명은 생략한다.
한편, 이러한 단계(1010) 내지 단계(1060)는 제2 영상(또는 둘 이상의 다른 영상들 각각)에 대해 선택적으로 반복될 수도 있다. 다시 말해, 제2 영상(또는 둘 이상의 다른 영상들 각각)에 대해서도 영상의 수신, 얼굴 특징점들의 인식, 이동, 보정, 보정된 영상의 전송, 보정패턴정보의 생성과 같은 과정이 반복될 수 있다.
단계(1070)에서 보정패턴정보 관리부(960)는 제2 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 저장된 보정패턴정보를 갱신할 수 있다. 예를 들어, 제2 영상에 대해 생성된 보정패턴정보를 이용하여 저장된 제1 영상에 대한 보정패턴정보가 갱신될 수 있다. 또한, 둘 이상의 다른 영상들 각각에 대해서 단계(1010) 내지 단계(1060)가 반복된 경우, 이러한 둘 이상의 다른 영상들 각각에 대해 생성된 보정패턴정보를 이용하여 저장된 보정패턴정보가 갱신될 수 있다. 이러한 단계(1070)은 제2 영상을 포함하는 다른 영상들에 대해 단계(1010) 내지 단계(1060)가 반복 수행되는 경우에 한해 선택적으로 수행될 수 있다.
단계(1080)에서 얼굴 특징점 인식부(920)는 전자 기기로부터 네트워크를 통해 수신된 제3 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식할 수 있다. 이러한 단계(1080)는 단계(1010) 및 단계(1020)에 대응되며, 제3 영상에 대한 자동 보정을 처리하고자 하는 경우에 선택적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 명시적으로 자동 보정과 관련된 명령이 수신된 경우나, 또는 자동 보정이 필요한 것으로 미리 설정된 조건이 만족되는 경우, 이러한 자동 보정을 위한 얼굴 특징점의 인식 과정이 수행될 수 있다.
단계(1090)에서 영상 보정부(940)는 제3 영상에서 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점을 저장된 보정패턴정보를 이용하여 이동시키고, 이동에 따라 변경된 제3 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 입력된 제3 영상을 자동 보정할 수 있다. 보정된 제3 영상은 네트워크를 통해 전자 기기로 전송될 수 있다.
또한, 본 실시예에서 저장된 보정패턴정보 역시 다른 사용자들에게 공유될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 사용자의 요청에 따라 저장된 보정패턴정보를 상기 요청을 통해 인식된 다른 사용자에게 전달할 수 있다. 또한, 상기 저장된 보정패턴정보를 사용자의 전자 기기에서 수신한 후, 사용자가 직접 다른 사용자들에게 공유할 수도 있다.
이상에서와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 입력된 영상에서 인식되는 얼굴 특징점들을 입력된 영상과 함께 화면에 표시한 상태에서 얼굴 특징점들을 사용자가 직접 이동시키는 방식으로 입력된 영상을 보정할 수 있는 기능을 제공함으로써, 사용자가 영상에 포함된 얼굴이 변화되어 가는 과정을 실시간으로 살펴보면서 영상을 보정할 수 있다. 또한, 단순히 얼굴의 특정 부위를 일정한 변화량만큼 변경하는 것이 아니라, 이동된 얼굴 특징점에 따라 얼굴 전체에 대한 얼굴 부위별 비율을 변화시킨 보정패턴정보를 생성하고, 이러한 보정패턴정보에 따라 입력되는 영상을 자동보정함으로써 모든 사용자들에게 어울리는 보정이 가능하도록 할 수 있다. 또한, 사용자의 다른 영상에 대한 사용자의 보정 패턴을 분석하여 상기 보정패턴정보를 갱신함으로써, 상기 보정패턴정보를 최적화할 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 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 기록매체에 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 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록매체(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. 이러한 기록매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있으며, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 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 (16)

  1. 컴퓨터로 구현되는 전자 기기와 결합되어 영상 보정 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 영상 보정 방법은,
    입력된 제1 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계;
    상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부가 상기 입력된 제1 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시하는 단계;
    상기 화면에 표시된 제1 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동을 위한 사용자 입력을 인식하는 단계;
    상기 인식된 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상의 적어도 하나의 얼굴 특징점을 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제1 영상을 보정하는 단계; 및
    상기 제1 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성 및 저장하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 보정 방법은,
    입력된 제2 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계;
    상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부가 상기 입력된 제2 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시하는 단계;
    상기 화면에 표시된 제2 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동을 위한 사용자 입력을 인식하는 단계;
    상기 인식된 사용자 입력에 따라 상기 제2 영상의 적어도 하나의 얼굴 특징점을 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제2 영상을 보정하는 단계; 및
    상기 제2 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 상기 저장된 보정패턴정보를 갱신하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 영상 보정 방법은,
    입력된 제3 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계; 및
    상기 제3 영상에서 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점을 상기 저장된 보정패턴정보를 이용하여 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제3 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제3 영상을 자동 보정하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 보정패턴정보를 생성 및 저장하는 단계는,
    상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 제1 영상의 얼굴에서 얼굴 부위들을 인식하고, 상기 얼굴 전체에 대한 상기 얼굴 부위들 각각의 비율 정보를 상기 보정패턴정보로서 계산하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 보정패턴정보는 상기 얼굴 부위들 각각의 부위 식별자, 상기 얼굴 전체의 너비 및 길이에 대한 상기 얼굴 부위들 각각의 너비 및 길이에 대한 비율 정보 및 상기 얼굴 부위들 각각에 대응하는 얼굴 특징점들의 특징점 식별자가 서로 연계된 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 보정패턴정보는 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 영상 보정 방법은,
    상기 저장된 보정패턴정보의 공유를 위해, 상기 저장된 보정패턴정보를 네트워크를 통해 다른 전자 기기 및 서버 중 적어도 하나로 전송하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
  8. 영상 보정 방법에 있어서,
    입력된 제1 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계;
    상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부를 상기 입력된 제1 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시하는 단계;
    상기 화면에 표시된 제1 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동을 위한 사용자 입력을 인식하는 단계;
    상기 인식된 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상의 적어도 하나의 얼굴 특징점을 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제1 영상을 보정하는 단계; 및
    상기 제1 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성 및 저장하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    입력된 제2 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계;
    상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부를 상기 입력된 제2 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시하는 단계;
    상기 화면에 표시된 제2 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동을 위한 사용자 입력을 인식하는 단계;
    상기 인식된 사용자 입력에 따라 상기 제2 영상의 적어도 하나의 얼굴 특징점을 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제2 영상을 보정하는 단계; 및
    상기 제2 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 상기 저장된 보정패턴정보를 갱신하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    입력된 제3 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계; 및
    상기 제3 영상에서 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점을 상기 저장된 보정패턴정보를 이용하여 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제3 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제3 영상을 자동 보정하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
  11. 영상 보정 방법에 있어서,
    전자 기기로부터 네트워크를 통해 수신된 제1 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계;
    상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부가 상기 입력된 제1 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시되도록 제어하고, 상기 화면에 표시된 제1 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동에 대한 정보를 수신하기 위한 기능을 제공하는 단계;
    상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제1 영상을 보정하는 단계;
    상기 보정된 제1 영상을 네트워크를 통해 상기 전자 기기로 전송하는 단계; 및
    상기 제1 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 보정패턴정보를 생성하여 상기 전자 기기 또는 상기 전자 기기의 사용자와 연관하여 저장하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 전자 기기로부터 네트워크를 통해 수신된 제2 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계;
    상기 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 일부가 상기 입력된 제2 영상과 함께 상기 전자 기기의 화면에 표시되도록 제어하고, 상기 화면에 표시된 제2 영상의 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점의 이동에 대한 정보를 수신하기 위한 기능을 제공하는 단계;
    상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제2 영상을 보정하는 단계;
    상기 보정된 제2 영상을 네트워크를 통해 상기 전자 기기로 전송하는 단계; 및
    상기 제2 영상의 보정에 대한 패턴을 분석하여 상기 저장된 보정패턴정보를 갱신하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 전자 기기로부터 네트워크를 통해 수신된 제3 영상에 포함된 얼굴에 대한 얼굴 특징점들을 인식하는 단계;
    상기 제3 영상에서 인식된 얼굴 특징점들 중 적어도 하나의 얼굴 특징점을 상기 저장된 보정패턴정보를 이용하여 이동시키고, 상기 이동에 따라 변경된 상기 제3 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 입력된 제3 영상을 자동 보정하는 단계; 및
    상기 자동 보정된 제3 영상을 네트워크를 통해 상기 전자 기기로 전송하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 보정패턴정보를 생성 및 저장하는 단계는,
    상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 이용하여 상기 제1 영상의 얼굴에서 얼굴 부위들을 인식하고, 상기 얼굴 전체에 대한 상기 얼굴 부위들 각각의 비율 정보를 상기 보정패턴정보로서 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 보정패턴정보는 상기 얼굴 부위들 각각의 부위 식별자, 상기 얼굴 전체의 너비 및 길이에 대한 상기 얼굴 부위들 각각의 너비 및 길이에 대한 비율 정보 및 상기 얼굴 부위들 각각에 대응하는 얼굴 특징점들의 특징점 식별자가 서로 연계된 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 보정패턴정보는 상기 이동에 따라 변경된 상기 제1 영상의 얼굴 특징점들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
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