• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.169-171
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• 2003

현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.343-345
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• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.193-196
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• 1999

컴퓨터 그래픽스에서 인간의 얼굴 표정을 생성하는 것은 고전적인 주제중의 하나이다. 따라서 관련된 많은 연구가 이루어져 왔지만 대부분의 연구들은 특정 모델을 이용한 얼굴 표정 애니메이션을 제공하였다. 이는 얼굴 표정에는 얼굴 근육 정보 및 부수적인 정보가 필요하고 이러한 정보는 3D 얼굴 모델에 종속되기 때문이다. 본 논문에서는 일반적인 3D 얼굴 모델에 근육을 설정하고 기타 정보를 편집하여, 다양한 3D 얼굴모델에서 표정 애니메이션이 가능한 도구를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.343-345
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• 2001

본 논문에서는 얼굴 인식 시스템에서 정면 얼굴 영상의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개한다. 얼굴 인식 시스템은 얼굴 요소의 특징 을 이용하여 자동으로 얼굴을 구별하는 시스템이며, 얼굴 요소로는 눈, 코, 입과 눈썹을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동적 모델을 이용하여 눈과 입을 관심영역으로 하여 이 영역을 세 단계로 나누어 추출한다. 첫 번째로 전체 얼굴 모델을 이용하여 similarity 변환을 적용하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는다. 두 번째 단계에서는 얼굴 근처에서 각각의 눈, 입 모델을 비선형 변환을 적용하여 정확한 눈과 입을 찾는다. 최종 단계에서는 이렇게 맞춘 모델로부터 전체 모델을 변형시킨 후에 변형전과 후의 적합성을 판단하여 최종 위치를 정한다. 제안한 알고리즘을 130명의 영상에 대하여 적용한 결과 눈을 정확하게 추출한 경우는 120명이고, 입을 정확히 추출한 경우는 119명이었다. 본 논문에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 일반적인 모델 방법에 특정 목적에 적합한 모델을 혼합한 방법으로 일반적인 모델만을 적용한 방법과 프로젝션 분석 등의 특정 목적만을 위한 방법보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.8
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• pp.31-40
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• 2012

In this paper, we propose a method of synthesizing faces of a user and an animation character using a 3D face model. The suggested method first receives two orthogonal 2D face images and extracts major features of the face through the template snake. It then generates a user-customized 3D face model by adjusting a generalized face model using the extracted facial features and by mapping texture maps obtained from two input images to the 3D face model. Finally, it generates a user-customized animation character by synthesizing the generated 3D model to an animation character reflecting the position, size, facial expressions, and rotational information of the character. Experimental results show some results to verify the performance of the suggested algorithm. We expect that our method will be useful to various applications such as games and animation movies.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.40-44
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• 1998

사용자에 게 친근감 있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.[5][6] 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 표정 합성을 위한 애니메이션 방법 을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특정 사람에게 정합 하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다 본 논문에서는 한국인의 자연스러운 얼굴 표정합성을 위하여, 한국인의 표준얼굴에 관한 연구결과를 토대로 한국인 얼굴의 특징을 반영한 일반모델을 만들고 이를 이용하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있도록 하였다. 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반 한 표정 합성방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.433-435
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• 2001

얼굴 인식분야에서 실시간 얼굴검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색컬러 모델을 통한 얼굴영역검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존의 피부색 모델은 밝기 정보를 제거한 단일 채널의 색상모델이 대부분이다. 이에 본 논문에서는 얼굴피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위하여, 피부색 특성을 고려하여, 밝기 성분을 제거한 RGB 컬러를 모두 사용하는 H, Cb, Cg의 다채널 피부색 모델을 제시한다. 또한, 색상정보에서 사용하지 않은 밝기 정보는 영상 분할을 통해 사용한다. 제안하는 피부색 모델을 통한 얼굴영역 추출 과정을 보인다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.2
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• pp.11-20
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• 2007

AAM has been successfully applied to face alignment, but its performance is very sensitive to initial values. In this paper, we propose a face alignment method using progressive AAM. The proposed method consists of two stages; modelling and relation derivation stage and fitting stage. Modelling and relation derivation stage first builds two AAM models; the inner face AAM model and the whole face AAM model and then derive the relation matrix between the inner face AAM model parameter vector and the whole face AAM model parameter vector. The fitting stage is processed progressively in two phases. In the first phase, the proposed method finds the feature parameters for the inner facial feature points of a new face, and then in the second phase it localizes the whole facial feature points of the new face using the initial values estimated utilizing the inner feature parameters obtained in the first phase and the relation matrix obtained in the first stage. Through experiments, it is verified that the proposed progressive AAM-based face alignment method is more robust with respect to pose, and face background than the conventional basic AAM-based face alignment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.408-410
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• 1998

동영상에서 얼굴의 움직임을 이해하는 것은 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 이루는 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 측정하기 위해 optical flow를 통해 매개변수화된 움직임 벡터를 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화된 움직임 벡터는 얼굴 및 얼굴 요소의 특징에 따라 다른 벡터 모델을 사용한다. 2차원 동영상에서 매개변수화된 움직임 벡터는 매 프레임마다 갱신되어 각 프레임에서 얼굴 및 얼굴 요소의 위치를 파악한다. 또한, 갱신된 벡터의 매개변수 조합으로 만들어 확인된 움직임에 대한 정보가 3차원 얼굴모델에 전달되며 3차원 얼굴 모델의 단위행위(Action Unit)와 연결되어 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 합성할 수 있게 하였다.