• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1128-1141
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• 2009

게임 산업이 성장하면서 게임 그래픽 분야는 가장 빠르게 발전하고 있으며 지금은 실제 사진과 컴퓨터 그래픽을 구분하기 힘든 정도로 그래픽 기술은 양적으로나 질적으로 성장했다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 새롭게 출시되는 게임에 등장하는 캐릭터는 정서를 표현하지 않거나 소극적으로 표현하고 있다. 일반적으로 사람들은 얼굴의 표정이나 얼굴의 색(안색)에서 많은 정서 정보를 인지하는 것은 누구나 아는 사실이다. 그러므로 컴퓨터의 게임 환경에서 등장하는 캐릭터에게도 얼굴의 색의 변화를 통하여 유저에게 게임의 사실적인 느낌을 줄 수 있다. 본 논문에서는 기존의 맥박과 피부 온도만을 이용한 방법과는 다른 인간의 정서 이론을 기반한 정서 모형과 애니메이션의 정서표현 색 그리고 성격이론을 기반한 정서의 반응 속도를 결합하여 게임 캐릭터의 얼굴의 색을 동적으로 변화시켜 정서를 표현할 수 있는 얼굴 색 적응 기술 (Facial Color Adaptive Technique: FCAT)를 제안한다. 실제 얼굴 색 적응 기술을 이용하여 만든 얼굴색 모형(Facial Color Model : FCM)과 애니메이션 콘텐츠의 정서표현을 비교한 결과 정서 표현 색상과 변화율이 애니메이션과 유사하게 시뮬레이션 되었다. 또한 2차원 이미지뿐만 아니라 3차원 이미지에도 적용이 가능함을 확인 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.13-24
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• 2002

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 평활화 된 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 초기 값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용 시 문제점가운데 하나인 초기 값 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. 이상에서 추출된 얼굴의 특성정보는 차후 얼굴 인식 및 얼굴 특성을 설명하는 얼굴 특성 서술자로 사용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.147-149
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• 2004

There are no authentic solutions in a face region extraction problem though it is an important part of pattern recognition and has diverse application fields. It is not easy to develop the facial region extraction algorithm because the facial image is very sensitive according to age, sex, and illumination. In this paper, to solve these difficulties, a fuzzy color filer based on the facial region extraction algorithm is proposed. The fuzzy color filter makes the robust facial region extraction enable by modeling the skin color. Especially, it is robust in facial region extraction with various illuminations. In addition, to identify the fuzzy color filter, a linear matrix inequality(LMI) optimization method is used. Finally, the simulation result is given to confirm the superiority of the proposed algorithm.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.23-35
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• 2006

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1513-1517
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• 2005

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.563-570
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• 2002

본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제35권6호
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• pp.969-979
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• 2013

Various simulation applications for hair, clothing, and makeup of a 3D avatar can provide more useful information to users before they select a hairstyle, clothes, or cosmetics. To enhance their reality, the shapes, textures, and colors of the avatars should be similar to those found in the real world. For a more realistic 3D avatar color reproduction, this paper proposes a spectrum-based color reproduction algorithm and color management process with respect to the implementation of the algorithm. First, a makeup color reproduction model is estimated by analyzing the measured spectral reflectance of the skin samples before and after applying the makeup. To implement the model for a makeup simulation system, the color management process controls all color information of the 3D facial avatar during the 3D scanning, modeling, and rendering stages. During 3D scanning with a multi-camera system, spectrum-based camera calibration and characterization are performed to estimate the spectrum data. During the virtual makeup process, the spectrum data of the 3D facial avatar is modified based on the makeup color reproduction model. Finally, during 3D rendering, the estimated spectrum is converted into RGB data through gamut mapping and display characterization.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권2호
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• pp.193-200
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• 2000

자연스러운 사용자 작업 환경인 헤드 제스처 인터페이스를 구현하기 위해서는 얼굴 영역 추출에 관한 연구가 선행되어야 하는데, 최근에는 동영상에서 얼굴 영역을 추출하기 위해 색상 정보를 이용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적으로 사용되는 HSI 컬러 모델과 YIQ 컬러 모델의 각 색상 성분인 H(hue)와 I(in-phase)를 이용하여 얼굴 영역의 추출 성능을 비교한다. 먼저 각 색상 성분에 대해 임계 구간 변화에 따른 최적의 얼굴색 구간을 설정하여 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교한다. 다음으로 설정된 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상에 대해 얼굴 박스를 추출함으로써 최종적인 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교 평가한다. 실험 결과, 최적의 얼굴색 정보를 표현하는 구간은 HSI의 H 성분의 경우 $0^{\circ}{\sim}14^{\circ}$, YIQ의 I 성분은 $-22^{\circ}{\sim}-2^{\circ}$인 것으로 나타났다. 이 최적 구간에 의한 각 색상 성분의 얼굴 영역 추출의 정확도에서는 I 성분이 H 성분에 비해 약 10% 정도 높은 추출율을 나타냈으며, 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상의 경우에서도 I 성분이 약 3% 정도의 보다 나은 얼굴 영역 추출 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.104-114
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• 1999

본 논문에서능 2차원 칼라 동영상으로부터 3차원 개인 얼굴 모델을 자동 생성하는 효율적인 방법을 다루었다. 복잡한 배경이 포함된 영상에서 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위하여 피부 색상 분포에 근거한 색상 움직임 추출 방법을 이용하였다. 검출된 얼굴 영역 내에서 색상 정보과 경계선 정보를 활용하여, MPEG-4의 SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding) 에서 제안하고 있는 개개인의 얼굴 특성을 표현하는 31개의 얼굴 특징점 파라메타(Facial Description Rarameter: FDP)를 자동 추출하였다. 추출된 2차원 얼굴 특징점을 1038개의 삼각형 메쉬로 이루어진 3차원 일반 얼굴 모델(Generic model)에 적용시켜 변형함으로써 개개인의 얼굴에 해당하는 모델을 자동 생성하였다. 제안하는 알고리듬은 컬러 동영상에서 배경의 복잡성, 얼굴 크기 등에 상관없이 정면상에 가까운 경우 안정적인 특징점을 추출하였으며, 펜티엄 PC에서 약 2초 이내에 개개인의 얼굴 모습에 유사한 얼굴 모델을 생성할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.67-75
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• 2006

얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스처 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, 유클리디 거리 변환 (Euclidean Distance Transform)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.