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문제 정의
- 본 연구는 성형 의학 정보를 바탕으로 3D 그래픽기술을 이용한 3D 얼굴 성형 방법을 제안하고 구현하며 이러한 문제점들을 해결하는데 그 목표를 두고 있다. 연구는 한국인이 가지고 있는 얼굴의 특성 조사와 분석을 통하여 한국인 얼굴 표준을 바탕으로 3D 모델링을 구축하는 한국인 표준 얼굴 모델링 부분과 개인의 사진을 통하여 특징점을 분석하고 이러한 데이터를 배경으로 표준 모델에 적용하여 표준 모델을 변형시킴으로서 사용자와 똑같은 3D 얼굴 모델을 만들고 이에 사용자의 피부를 구현하여 사용자의 3D 얼굴 모델을 완성하는 3D 얼굴 변형 시스템 부분, 특징점을 중심으로 특징점의 조절에 따라 성형의 결과를 나타내는 3D 얼굴 성형 시스템 부분으로 구성된다.
제안 방법
- 3D 개인 얼굴 모델의 구축을 통하여 얼굴 성형시스템의 기본을 갖추었다. 여기에 더하여 원하는 부분의 얼굴을 원하는 형태로의 변환을 통하여 성형 후의 결과를 예측한다.
- MPEG-4 Group에서 제시하는 74개의 특징점들 중에서 이마, 눈썹의 양 끝, 눈의 양 끝, 볼, 턱 둥의특징점을 연결하는 선을 만들어 정면과 측면의 사진을 결합한다. 그림 9의 음영으로 처리된 부분이 정면과 측면의 맵핑 영역을 MPEG-4의 특징점에 따라 구분하여 보여준다.
- 모델을 구축하게 된다. 그 구축을 위하여 2D 이미지의 특징점 분석과 데이터화를 통하여 표준 얼굴 모델에서의 변형을 이룬다. 변형된 얼굴에 택스쳐를 맵핑하면 2D 이미지와 같은 사실적 3D 개인 얼굴 모델을 완성할 수 있다.
- 본 연구에서는 한국인의 얼굴 특성을 반영한 자료를 토대로 하여 실제와 같은 3D 한국인 표준 얼굴 모델을 구축하고 이 표준 모델을 기반으로 개인의 3D 모델로의 변형을 통해 개인이 얼굴과 똑같은 3D 얼굴 모델을 구축하게 된다. 그 구축을 위하여 2D 이미지의 특징점 분석과 데이터화를 통하여 표준 얼굴 모델에서의 변형을 이룬다.
- 특징점들을 중심으로 구성하게 된다. 얼굴의 특징점을 MPEG-4 Group에서 지원하는 특징점들을 중심으로 한국인 얼굴 표준 모델을 구성하였다. MPEG-4 Group에서 지원하는 특징점들은 얼굴 전체의 특징을 보여주는 그림 1과 눈 주변의 특징점을 보여주는 그림 2, 코 부분의 특징점을 보여주는 그림 3, 그리고 입 부분의 특징점을 보여주는 그림 4로 나타낸다[7丄
- 기본을 갖추었다. 여기에 더하여 원하는 부분의 얼굴을 원하는 형태로의 변환을 통하여 성형 후의 결과를 예측한다. 3D 얼굴 성형 결과의 예측에 있어 중요한 요소가 정확성으로 이는 3D 표준 얼굴 모델의 모델링과 개인의 특징에 따른 변화에서 쓰였던 MPEG-4 Group의 74개의 특징점을 사용하여 시스템의 신뢰도와 정확성을 높인다.
- 있다. 연구는 한국인이 가지고 있는 얼굴의 특성 조사와 분석을 통하여 한국인 얼굴 표준을 바탕으로 3D 모델링을 구축하는 한국인 표준 얼굴 모델링 부분과 개인의 사진을 통하여 특징점을 분석하고 이러한 데이터를 배경으로 표준 모델에 적용하여 표준 모델을 변형시킴으로서 사용자와 똑같은 3D 얼굴 모델을 만들고 이에 사용자의 피부를 구현하여 사용자의 3D 얼굴 모델을 완성하는 3D 얼굴 변형 시스템 부분, 특징점을 중심으로 특징점의 조절에 따라 성형의 결과를 나타내는 3D 얼굴 성형 시스템 부분으로 구성된다. 3D 가상 얼굴 성형 시스템에 포함되는 성형의학 정보는 수술 후 골의 이동에 대한 연부조직의 변화는 골 이동량의 60-80%에 해당함을 감안하여 시스템에 적용하게 되며 이 밖의 전문적인 의학 지식의 시스템 적용을 통하여 성형 수술 후의 결과 예측에 있어 보다 정확한 결과를 추출할 수 있다(2).
- 외에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 연구를 통하여 가상 웹 성형 시스템, 두경부 수술 전후 실제 방사선 엑스레이 사진을 계측 . 분석하는 Cephalometry 프로그램 , 가상성형 을 위한 Vceph 프로그램, 온라인 3차원 가상성형 시스템 등의 많은 프로그램들이 개발 되었고 그중에서 실제 환자의 Soft Tissue Landmark® 가지고 수술 전후를 비교해 보는 프로그램은 Vceph 정도이다.
- 이러한 한국인 얼굴 표준 정보와 74개의 특징점을 이용하여 한국인 표준 얼굴 모델을 구축하였다 (그림 5).
- 이런 시스템들은 정확도와 사실성이 떨어지거나 다양한 각도에 따른 성형 결과 예측의 어려움으로 실제 성형과 많은 차이가 있거나 정확한 데이터 처리 시 많은 시간을 요구하며 정확한 데이터를 위해서는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 요구하는 등의 문제점이 제기되고 있다. 제안된 시스템은 이런 정면과 측면의 사진을 이용하여 3D 가상 얼굴 모델링을 가능하게 하여 고가의 장비 없이도 보다 정확하고 사실적인 3D 가상 얼굴 모델을 구축하고 이를 통하여 보다 정확한 성형 결과 예측이 이루어진다.
- 한국인 얼굴형 및 크기에 대한 정보를 바탕으로 모델링하기 위하여 한국인의 표준 얼굴 정보를 구축하고 이에 따라 한국인 얼굴 크기의 평균을 바탕으로 하여 모델링의 기본이 되는 한국인 표준 얼굴 모델을 구축하였다(표 1).
- 한국인 표준 얼굴 모델을 기본으로 하여 개인의 얼굴 특징 정보를 한국인 표준 얼굴 모델에 적용하여 한국인 표준 얼굴 모델을 변형시킴으로서 개인의 얼굴과 똑같은 3D 얼굴 모델을 얻는다. 이를 위하여 개인의 얼굴 정보를 얻기 위한 정면과 측면 2장의 2D 이미지가 필요하다.
대상 데이터
- MPEG-4 Group에서 제공하는 특징점 중 머리와 이마를 구분하는 특징점인 그림 1의 특징점을 제외한 74개의 특징점을 활용한다.
- 이를 위하여 개인의 얼굴 정보를 얻기 위한 정면과 측면 2장의 2D 이미지가 필요하다. 이미지의 특징 정보를 얻기 위하여 위에서 한국인 표준 모델을 구축할 때 사용되었던 주요 특징점인 MPEG-4 Group에서 지원하는 74개의 주요 특징점을 이용한다. 2D 이미지를 활용하여 특징점을 추출할 때 특징점을 중심으로 간격과 입체감에 대한 정보를 구하게 된다.
이론/모형
- 얼굴의 변형은 3D 표준 얼굴 모델에서 3D 개인 모델로 변형될 때 사용했던 어파인 변환(Affine Transformation)을 활용한다. 얼굴의 전체적인 변형의 경우이외의 경우에는 원하는 부분이 눈, 코, 입 등의 특정 부위에 한정될 경우가 많으므로 이때 다른 영역에서의 오류를 줄이기 위하여 원하는 영역을 지정하여 그 지정된 영역에서만 변환이 일어나도록 한다(그림 13).
- 그림 6은 이를 통해 얻은 정보이다. 특징점을 추출하는 방법으로는 조명에 강하며 복잡한 얼굴 배경이나 자세에 따라 안정적으로 턱선의 특징점들을 추출할 수 있는 점진적 AAMCActive Appearance Model) 방법을 이용한다[1, 8T1].
성능/효과
- 여기에 더하여 원하는 부분의 얼굴을 원하는 형태로의 변환을 통하여 성형 후의 결과를 예측한다. 3D 얼굴 성형 결과의 예측에 있어 중요한 요소가 정확성으로 이는 3D 표준 얼굴 모델의 모델링과 개인의 특징에 따른 변화에서 쓰였던 MPEG-4 Group의 74개의 특징점을 사용하여 시스템의 신뢰도와 정확성을 높인다. 그림 10과 11은 그림 9의 MPEG-4의 특징점에 따라 구분된 방식에 따라 원통형 택스쳐 맵을 형성하는 예이다.
- 한국인표준 얼굴 모델과 2D 이미지에서 추출한 3D 메 쉬는 각 데이터를 비교하여 3D 메쉬의 특징점을 중심으로 하여 한국인 표준 얼굴 모델의 특징점들을 변형시켜야 한다. 정확한 비교를 위한 환경으로 데이터의 상하좌우 각도, 크기 등의 조건이 똑같을수록 더 정확한 데이터를 얻을 수 있다. 하지만 2D 이미지의 촬영에 있어 여러 조건들의 불일치가 발생하게 된다.
- 이러한 필요성에 의하여 가상 성형 시스템에 대한 연구가 증가하게 되었다. 컴퓨터의 첨단 기술을 이용한 가상성형 시스템은 멀티미디어 기술의 발전에 따라 빠른 발전을 이루고 있으며 그래픽 기술의 발전은 보다 정확한 성형 수술 후의 결과 예측이 가능한 시스템의 개발을 촉진 할 수 있게 되었다. 의학을 통한 성형에서 2D 그래픽을 이용한 성형 후의 모습을 예측하고 판단하는 것은 극히.
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