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초록
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본 논문은 주어진 얼굴 사진에 대하여 자동으로 얼굴의 특징을 강조한 캐리커쳐 생성 기법을 제안한다. AAM(Active Appearance Model)을 사용하여 트레이닝 이미지의 특징점과 텍스쳐 정보를 유지하고 이것을 이용하여 평균 얼굴의 정보와 함께 주어진 얼굴에 대한 특징점을 찾아낸다. 캐리커쳐 아티스트들의 제안을 바탕으로 특징적인 부분을 과장하기 위한 룰을 정의하고 이를 입력 얼굴의 특징점에 적용하여 과장된 특징점을 얻는다. 마지막으로 주어진 사진에 대하여 좀 더 만화적인 효과를 내기 위해 얼굴 이미지에 카투닝을 적용한 다음 과장된 특징점으로 와핑한다. 이러한 방법으로 사용자의 조작을 최소로 하는 캐리커처 생성을 할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We present the technique that automatically generates caricatures from input face images. We get the mean-shape of training images and extract input image's feature point using AAM(Active Appearance Model). From literature of caricature artists, we define exaggeration rules and apply our rules to in...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 사용자의 상호작용을 최소로 하는 캐리커쳐 자동생 성 기 법 을 제 안한다. 우리 가 제 안하는 방법은 Redman 제안한 인비트위너를 사용하지만 사용자의 관여 없이 AAM을 사용하여 자동으로 인비트위너를 생성한다.
  • 얼굴의 눈, 코, 입의 크기 위치등의 특징을 다른 사람들과 비교를 통해 얻는 것이다. 인비트위너는 얼굴에 대해서 정의된 비 례모델 이 라고 할 수 있다(그림3).
  • 이에 우리는 스케치에 익숙하지 않은 사람도 쉽게 캐리커쳐를 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 여러 얼굴데이터의 특징점을 바탕으로 평균얼굴을 구하고 새로운 얼굴과 평 균얼굴과의 비교를 통하여 자동으로과장의 정도를 계산하며, 이를 바탕으로 특징 이 강조된 캐리커쳐를 아티스트의 도움 없이 생성할 수 있다.

가설 설정

  • (a) 는원본 이미지이고 이미지에서 얼굴의 특징점을 추출한 것이 (b) 이다. (c)는 우리의 알고리즘을 통해 과장된 특징점이고 (c) 는 이미 지 를 와핑 시 킨 것이다. 마지 막으로 (e)는 카투 닝 을시킨 결과이다.
  • . 얼굴은 앞을 바라보고 있어야 한다. (모자나 안경 착용 금지)
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