본 논문은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여 입력된 사용자 얼굴 사진과 가장 유사한 아바타를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 사진으로부터 알려진 영상처리 기법들을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 추출된 얼굴로부터 얼굴 구성요소(눈썹,눈,코,입)를 추출한다. 추출된 얼굴 구성요소와 미리 분류하여 구축한 실제 얼굴 사진에서의 얼굴 구성요소 라이브러리를 PCA와 LDA를 적용하여 유사도를 계산한다. 최종적으로 계산된 유사도 값이 가장 큰 영상의 대표 아바타가 결과영상으로 나오게 된다. 실험결과 기존의 아바타 추출방법에서 드러난 입력영상과 2진화된 아바타 영상과의 속성 차이로 인한 문제점을 보안하고 좀 더 정확하고 자동화된 방법으로 아바타를 추출 할 수 있다는 것을 보였다.
본 논문에서는 복합 칼라정보와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 인터넷 기반 얼굴관상해석 및 자동 얼굴 컨텐츠 생성시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 칼라모델의 Cr과 I 성분의 논리곱 연산처리로 얼굴영역을 검출하였다. 검출한 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보로부터 얼굴 특징자를 추출 하였으며 각 특징자들을 세부 분류하여 얼굴 관상을 해석하도록 하였다. 또한 제안한 시스템은 추출과 분류된 특징자로부터 개인의 얼굴에 가장 적합한 얼굴 아바타 컨텐츠를 자동 생성할 수 있게 하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존의 얼굴인식 방법에 비해 실시간 얼굴검출과 인식은 물론 정량적인 얼굴관상해석과 자동 얼굴 아바타 생성이 가능하였다.
최근 가상환경에서 아바타의 활용이 빠르게 증가하면서 아바타 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 아바타의 사람과 같은 자연스러운 얼굴 애니메이션(Facial Animation)은 사용자에게 아바타가 살아 있는 듯한 느낌(Life-likeness)과 사실감(Believability)을 심어주어 보다 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다. 이러한 얼굴 애니메이션 생성을 위해 얼굴의 특징 점을 추출하는 기법이 끊임없이 이루어져 왔다. 그러나 지금까지의 연구는 실시간으로 사람 얼굴로부터 모션을 생성하고 이를 바로 3D 얼굴 모델에 적용 및 모션 라이브러리를 구축하기 위한 최적화된 알고리즘 개발에 대한 연구가 미흡하였다. 본 논문은 실제 사랑 얼굴 모델로부터 실시간으로 특징 점 인식을 통한 애니메이션 적용 및 라이브러리 생성 기법에 대친 제안한다. 제안 기법에서는 빠르고 정확한 특징 점 추출을 위하여 색 정보를 가공하여 얼굴 영역을 추출해내고 이를 영역 분할하여 필요한 특징 점을 추출하였으며, 자연스러운 모션 생성을 위하여 에러 발생 시 대칭점을 이용한 복구 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 이와 같은 색 정보 기반의 영역분할 및 영역 대칭 기법을 제시하여 실시간으로 끊김이 없고 자연스러운 얼굴 모션 라이브러리를 생성 및 적용하였다.
본 논문은 정면과 측면 얼굴 이미지의 특성을 살린 3차원 개인 아바타 합성에 관한 연구이다. 표준 얼굴 메쉬를 얼굴 이미지의 특징점에 맞추려는 힘을 특징점 이외의 점들까지의 거리에 대한 가우스 분포를 따라 부드럽게 전달시켜 매쉬를 탄성있게 변형하는 힘으로 작용시켜 메쉬를 얼굴 이미지의 윤곽선을 중심으로 매칭시키고, 매칭된 메쉬가 매칭 이전의 메쉬의 기하학적 특성을 유지할 수 있도록 메쉬에 동적 피부 모델을 적용한다. 이렇게 생성한 3차원 메쉬에 이미지를 텍스춰 매핑하여 개인 특성을 살린 3차원 개인 아바타를 생성한다.
사이버 공간 내에서 텍스트나 영상 이외에 보조적인 통신 수단으로써, 아바타 통신을 이용할 수 있다. 실시간 아바타 영상 통신을 위하여, 전체 영상이나 압축 영상을 전송하는 대신에 아바타의 애니메이션 파라미터(팔의 동작 및 제스처를 위한 각도 또는 얼굴 표정을 위한 파라미터 등)만을 전송하는 지적 통신방식을 이용하기도 한다. 본 논문에서는 팔, 다리 등의 파라메타 등의 몸의 동적 움직임을 보조할 수 있는 수단으로써, 송신자의 감정을 표현할 수 있는 아바타의 얼굴 표정 생성에 대하여 제안한다. 얼굴 표정은 AU(Action Unit)에 의하여 표현할 수 있으며, 여기에서는 모양과 구조가 다른 아바타 모델에서 표정을 생성하기 위한 AU를 찾아내는 방법을 제안한다. 그리고, 감정 표현의 극대화를 위하여 얼굴 표현의 효율을 위하여, 눈썹, 눈, 코, 입에 대한 코믹 스타일을 가지는 아바타 모델을 제안한다. 또한, 얼굴 표정 합성을 위한 파라메타들도 제시하도록 한다.
본 논문에서는 카메라 내장형 휴대폰을 이용한 아바타 영상 생성 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 정면에서 찍은 상반신 컬러영상의 배경제거를 위하여 흑백영상으로 변환한 후, sobel edge 방법을 적용하여 수축 및 확장처리를 하였다. 이후, 배경이 제거된 영상의 얼굴을 구성하는 각 부분(머리카락, 얼굴형태, 눈, 코, 잎, 귀)을 추출하는 과정을 거친다. 제일먼저 filling 방법을 적용하여 머리카락 영역을 추출한 후, 얼굴영역은 skin-color 모델을 적용하여 추출하였다. 얼굴의 형태는 얼굴의 상하좌우의 끝점을 이용한 계란형을 기본으로 하였으며, 눈, 코. 잎. 귀 부분은 얼굴의 형태정보를 이용하여, 각 부분들의 위치 정보를 구하였다. 이 정보를 이용하여 이미 만들어 놓은 샘플 아바타와 가장 유사한 샘플을 선택한 후, 각 부분들을 조립함으로서 나와 닮은 아바타 영상을 만든다.
얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.
본 논문에서는 음영합성 기법과 얼굴 인식 기술 중 특징추출 기법을 이용한 아바타 얼굴 자동생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사진으로부터 얼굴의 특징정보를 추출하여 사람의 얼굴과 유사한 아바타 얼굴을 자동으로 생성해 주는 시스템이며, 음영을 사진으로부터 추출하여 이를 각 이목구비 이미지와 합성하여 생성한다. 따라서 실사형에 좀 더 근접한 얼굴을 생성할 수 있다. 본 논문은 새로운 눈동자 추출 기법과 각 이목구비별 특징정보 추출 방법 그리고. 검색시간을 줄이기 위한 분류 방법, 유사도 계산에 의한 이미지 검색방법, 최종적으로 사진으로부터 음영을 추출하여 검색된 이목구비와 합성, 실사형 아바타 얼굴을 생성하는 방법을 제안한다.
가상 현실(VR)에서 사용자와 동일한 아바타를 시각화하는 것은 몰입도를 증가시킨다. 가상 현실 기술이 발달함에 따라 여러 사용자들의 가상 소셜 네트워킹과 말하는 아바타를 포함하는 다양한 어플리케이션이 늘어난다. 보급형 가상현실 기기에서 사용자의 얼굴 전체와 몸 동작 캡처를 위한 디바이스 정보가 부족하기 때문에 대부분의 가상현실 애플리케이션은 대화하는 얼굴과 몸을 나타내지 않는다. 우리는 오디오와 동기화되어 대화하는 가상 얼굴을 위해, 가상현실 어플리케이션을 대상으로 하는, 새로운 방법을 제안한다. 우리의 시스템은 단일 사용자 애플리케이션에서 사용자 자신과 동기화된 아바타를 실험한다. 단일 사용자 환경에서는 자신의 아바타를 미러링 하고 다중 사용자 환경에서 동기화된 대화 파트너를 시각화 하여 동기화된 대화 아바타의 구현한다. 우리는 사실적으로 대화하는 아바타가 동기화되지 않은 말하는 아바타나 보이지 않는 아바타보다 더 영향력이 있다는 것을 사용자 스터디로 검증한다.
최근 네티즌들은 사이버 공간에서 자신의 정체성을 나타내기 위해 가상 캐릭터 '아바타(Avatar)'를 많이 이용하고 있으며, 더 나아가 사용자들은 좀 더 자신과 닮은 아바타를 요구하고 있다. 본 논문은 자동 아바타 생성의 기반기술인 얼굴 영역과 구성요소의 추출에 대한 연구로써 얼굴 구성 요소의 추출은 ACM과 에지의 정보를 이용하였다. 또한 얼굴 영역의 추출은 얼굴 영역의 면적 변화량을 ACM의 외부에너지로 사용하여 저해상도의 사진에서 발생하는 조명과 화질의 열화에 의한 영향을 감소시킬 수 있었다. 본 연구의 결과로 얼굴영역 추출 성공률은 $92{\%}$로 나타났으며, 얼굴 구성 요소의 추출은 $83.4{\%}$의 성공률을 보였다. 본 논문은 향후 자동 아바타 생성 시스템에서 얼굴 영역과 얼굴 구성요소를 정확하게 추출함으로써 패턴 부위별 특징처리가 가능하게 될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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