Abstract
This paper is presented to study simplification of face image using cubic spline interpolation for a business card with 2D barcode. People often forget business card's owner because business cards don't be included a face picture generally. To solve such problem, many applications have be developed through mobile devices, Internet and so on. But they couldn't caught up with value of existing business card mad by paper. Hence, some methods which can put information on business card using 1D or 2D barcode had suggested. but they couldn't include information like face image or company logo image which have too much data. Therefore, we study the simplification method of face image to encode from a face image to 2D barcode. The simplification method using spline curves defined by feature points which we dotted on face, ears, hair, eyebrows, nose, lips, neck, etc.. on a face area. for experiment, we see real face image and simplified face image made by proposed method after we automatically extract face watch through camera. In experimental results, data of simplified face image was reduced as small as it can be expressed by 2D barcode, and confirmed that it can effectively express features.
본 논문은 명함에 명함 원주인의 얼굴 사진을 2차원 바코드 형태로 넣기 위해 얼굴 영상을 단순화하는 것에 관한 연구이다. 명함은 사람들의 인식과 디자인 문제로 인해 ㅎ명함에 사진을 넣지 않아, 명함을 잊어버리는 경우가 허다하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 모바일 기기, 인터넷 등을 통해 명함에 관련된 여러 응용 프로그램이 개발되었지만, 기존의 종이 명함의 가치를 따라 잡을 수가 없었다. 이에 1차원 혹은 2차원 바코드를 이용하여 명함 정보를 명함에 넣는 방법이 많이 나왔지만, 얼굴이나 회사의 로고와 같은 영상처럼 데이터가 많은 정보는 넣을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 명함에 데이터가 많은 얼굴 영상을 2D 바코드로 넣을 수 있도록 하기 위한 얼굴 영상 단순화에 관한 연구를 하였다. 이는 얼굴 영역에 있는 얼굴, 귀, 머리, 눈썹, 코, 입, 목 등의 특징 점만을 우리가 찍어 스플라인 곡선을 이용하여 표현하는 것이다. 실험은 직접 카메라를 통해 얼굴 영역을 자동으로 추출하여 각각의 특징들에 특징점을 찍어 생성된 단순화 영상과 원 영상을 보았다. 실험 결과, 단순화된 얼굴 영상은 2D 바코드로 표현이 가능할 만큼 표현량이 줄어들었으며, 효과적으로 특징 표현이 가능함을 확인하였다.
