본논문에서는 3차원 3D 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 3D 얼굴 모델을 생성하고 향후의 얼굴을 예측하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 3차원 텍스처매핑, 얼굴 정의 파라미터 입력 도구, 3차원 예측 알고리즘으로 구성 되어 있다. 3차원 텍스처매핑 기능에서는 3D 스캐너로 획득한 얼굴 모델과 사진 이미지를 이용하여 특정 연령에서의 새로운 얼굴모델을 생성한다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 메쉬 데이터에 정면과 좌우 측면의 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑하였다. 얼굴 정의 파라미터 입력도구는 3차원 텍스처매핑에 필요한 사용자 인터페이스 도구로서, 얼굴 모델의 정확한 재질값을 얼굴 사진으로부터 얻기 워하여 사진과 3D 얼굴 모델의 특징점을 일치시키는데 사용된다. 본 연구에서는 한 얼굴의 향후 연령대에서의 얼굴 모델을 구하기 위하여 100여개의 얼굴 스캔 데이터베이스를 이용한 통계적 분석에 의해 재질값을 예측 계산하여 해상도 높은 재질값을 가지는 모든 연령대의 3D 얼굴모델을 구성하였다.
본 연구에서는 기존의 방법에 비하여 3차원 스캐너나 카메라를 이용하지 않고 비용과 노력을 크게 절감하면서 실감나는 얼굴 모델링을 효율적으로 수행하는 웹 기반 3차원 얼굴 모델링 시스템을 제안한다. 고가의 영상입력장비를 이용하지 않고 정면과 측면사진영상을 이용하여 3차원 얼굴모델을 만들 수 있다. 특정한 플랫폼과 소프트웨어에 독립적으로 웹상에서 얼굴 모델링 서버에 접속함으로써 3차원 얼굴모델을 만들 수 있도록 설계하였다. 얼굴모델러의 3차원 그래픽스 관련 모듈은 개발된 그래픽 라이브러리들의 특징과 편리함을 제공하는 자바 3B API를 이용하여 개발 중이다. 이 얼굴 모델링 시스템은 클라이언트/서버구조로 되어있다. 클라이언트측의 사용자가 본 시스템에 접속하면 자바 애플릿의 얼굴모델러가 실행되며, 사용자는 두 장의 사진을 입력으로 하여 웹브라우저만으로 절차에 따라서 3차원 얼굴 모델을 생성하게 된다.
최근 3D 프린터의 보급과 함께 3D 모델에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 3D 모델의 생성은 숙달된 전문가가 전문 소프트웨어를 이용하여 작성하여야 한다. 본 연구는 한 장의 2차원 정면 얼굴사진으로 부터 3D 모델링하는 방법에 대한 것으로 일반인들도 쉽게 3D모델을 생성할 수 있도록 한다. 사진으로부터 배경과 전경을 분리하고 분리한 전경 영역에 일정간격으로 2차원 상에 버텍스를 배치하고 배치한 버텍스 위치를 이미지의 계조 값과 눈썹과 코 등의 특성을 고려하여 버텍스를 3차원으로 확장한다. 전경과 배경을 분리하는 방법으로 에지정보를 사용하였으며 눈과 코의 위치를 찾기 위하여 Haar-like feature를 이용하는 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다. 알고리즘으로 생성한 3D 모델은 수작업에 의한 후처리가 필요하지만 3D 프린터를 위한 콘텐츠 제공에 매우 유용하게 활용될 것이다.
온라인 화장품을 판매하는 종합 쇼핑몰 또는 전문 쇼핑몰이 증가하는 추세에 따라 온라인상에서 일어나는 위험에 대한 지각 보완을 위해 시뮬레이션에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 국내 외 유명 화장품 회사들은 인터넷과 매장을 통해서 시뮬레이터를 제공하여 얼굴에 화장한 모습을 보여주는데 이때 사용되는 이미지는 정지된 사진과 같은 2차원 방식이다. 정면이 아닌 다양한 각도의 얼굴에 메이크업을 수행하거나 결과를 확인하는 과정이 어렵고 사용자가 이미지를 매번 준비해야하는 불편함이 따른다. 본 논문에서는 실시간영상에서 사용자의 피부색과 주변 환경요소를 고려한 메이크업 시뮬레이션으로서 보다 객관적인 시각적 자료를 제공한다. 또한 NUI(Natural User Interface)방식의 동작입력컨트롤러를 사용함으로서 사용자의 화장하는 동작에 따라 시뮬레이션을 제공받게 하여 현실감을 부여한다.
본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다.
본 연구는 2003년에서 2004년에 실시된 제 5차 한국인 인체치수 조사사업을 통해 확보된 측정사진 중 성인여성 20, 30, 40, 50대 각 150명, 총 600명의 정면과 측면 얼굴사진을 대상으로 얼굴의 연령별 특성을 파악하는데 필요하다고 판단되는 62개의 측정항목과 보다 세부적인 얼굴형태의 분석에 활용될 수 있는 21개의 지수 및 계산항목 총 83개 항목을 본 연구자가 선정한 후 Size Kroea 사업 중 얼굴의 측정 프로그램으로 사용되었던 "Venus face2D"를 이용하여 2차원 간접 측정하였다. 간접 측정기간은 2006년 3월 1일부터 6월 30일까지였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 성인여성의 주요 측정항목에 대한 평균 측정치는 얼굴길이 196mm, 상안 62.3mm, 중안 68.9mm, 하안 66.5mm이었고, 이마너비는 125.1mm, 눈살수평너비는 141.2mm, 옆광대점너비 150.8mm 턱아래점너비 124.4mm였다. 이를 바탕으로 우리나라 성인여성 얼굴의 세부항목에 대한 연령집단별 차이를 분석하였으며, 전체 성인여성의 평균 얼굴형과 더불어 각 연령집단별 평균 얼굴형을 제시하였다. 본 연구는 정량화된 수치와 비율을 이용하여 우리나라 성인여성 및 각 연령별 평균 얼굴형을 제시하고, 연령별 얼굴특성을 분석하였다는데 연구의 의의가 있다.
본 논문에서는 얼굴영상에서 눈과 아이라인을 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 논문은 눈동자의 위치를 추출하는 것이 대부분이나, 본 논문에서는 눈의 위치뿐만 아니라 아이라인까지 추출함으로써 얼굴 응용분야에 다양하게 적용될 수 있다. 입력영상은 스마트폰 카메라로 정면을 찍은 얼굴 사진을 실험 자료로 하였으며, 기본적으로 영상은 1명의 얼굴로 제한하며, 배경은 어느 곳에서나 찍을 수 있고, 조명의 상태는 일정하지 않으며, 인종에 관한 제약은 없다. 제안하는 방법은 입력영상에서 Harr 분류기를 이용하여 얼굴후보영역 추출하고 얼굴 후보영역에서 눈의 위치 후보영역을 설정하였다. 눈의 후보영역에서 팽창연산을 이용하여 값이 큰 부분을 추출하고, 이 영상을 지역적인 이진화를 하여 눈과 눈썹을 분리하는 방법을 제안하였다. 그 후 Hsu가 제안한 EyemapC를 이용한 영상을 이진화하여 눈이 있는 부분과 눈이 없는 부분을 분리한 후, 그 눈의 윤곽선을 추출하고 최적타원 추정을 이용하여 아이라인을 검출하였다.
이 연구는 악안면 영역의 심미적 개선에 필요한 미소의 형태에 대한 기준을 설정하기 위하여 시행하였다. 성인 정상교합자 62명(남자;30명, 평균연령;22.7세, 여자;32명, 평균연령;21.8세)을 대상으로 안정위시와 미소시의 얼굴 정면 사진을 촬영하였고, 미소시 입술의 형태변화, 그리고 입술과 치아와의 관계를 계측, 분석하였다. 이 연구로 부터 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 하순 상연의 만곡과 상악 절단연과의 평행관계인 smile line ratio는 0.09이었고, buccal corridor ratio는 0.63, smile symmetry ratio는 0.96이었다. 2. 미소시 양 구각주 간의 거리는 안정위시 구각부 간 거리의 1.31배였으며, 얼굴 폭의 0.48배였다. 3. 미소시 상순의 수직길이는 안정위시 길이의 0.69배였고, 하순의 수직길이는 안저위시 길이의 0.96배였다. 4. 상악 전치의 노출량은 9.96mm이었고, 상악 전치의 노출은 미소시 상순의 수직길이의 변화율이 었고, 미소시 구각부 길이의 비, buccal corridor ratio등과 관계 깊었다.
연구 목적: 본 연구는 광주지역 주민의 나이에 따른 미소형태를 분석하고 설문조사를 통해 심미적인 미소형태를 분석하여 전치부의 보철 수복에 도움을 주고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 20대(평균연령 27.2세)와 50, 60대(평균연령 55.6세)의 정상 교합자를 각각 33명(남자 15명, 여자 18명), 20명 (남자 7명, 여자 13명)을 대상으로 하였고, 안정위 시와 미소 시 얼굴정면 사진을 촬영하여 미소 시 입술 형태, 입술의 변화와 치아와의 관계를 계측, 분석하였다. 그 후, 전남대학교 치의학전문대학원 1학년(67명), 4학년(47명)을 대상으로 아름다운 미소에 대한 설문조사를 실시하였다. 결과: 미소 시 상순과 치아와의 관계는 두 그룹 모두 average smile이 가장 많았으며, smile line ratio는 청년층에서 1.09, 장년층에서 0.90으로 나타나 거의 평행한 관계를 보였다. 미소 시 buccal corridor ratio가 커질수록 노출되는 치아 수는 적어지는 역상관관계를 보였다. 미소 시 노출되는 치아는 청년층에서 제2소구치까지 보이는 경우가 63.64%로 제일 많았고, 장년층에서는 제1소구치까지 보이는 경우가 35%로 가장 많았다. 미소 시 상순 하연의 수직적 길이 변화와 상악 중절치 노출 임상치관 길이 사이에는 서로 역상관관계가 보였으며, 하순 상연의 길이 변화와 상악 중절치 노출 임상치관 길이 사이에는 아무런 상관관계가 나타나지 않았다. 결론: 심미성에 관하여는 High smile line과, 미소 시 상악 제1소구치까지 보이는 경우가 제일 심미성이 높았으며, 전남대학교 치의학전문대학원 1학년의 경우, 얼굴전체 사진과 입술만 나타난 사진에서 뽑은 아름다운 미소 사진이 달랐으며, 4학년의 경우에는 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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