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문제 정의
- 다음은 입력 두 영상을 기준으로 임의의 중간 나이 얼굴 형상의 삼각형 메쉬 정보를 계산해보자. [Fig.
- 본 연구에서 다루는 소스는 얼굴 영상으로 기존의 여러 접근방법 가운데 특징기반 방법을 활용한다. 따라서 우리는 이전 특징기반 방법들을 분석하여 원하는 결과영상을 자연스럽게 표현하면서 효율성을 높일 수 있는 새로운 방법을 제안한다.
- 본 논문에서는 주어진 두 연령대의 영상으로부터 임의의 중간 나이의 얼굴 형상을 표현하기 위하여 삼각형 반복분할을 이용한 영상 보간법을 제안하였다. 기존의 가장 널리 알려진 메쉬 워핑은 자유롭게 제어점을 이동하고 추가하여 사용자 설정에 맞추어 워핑을 할 수 있었지만 사실적인 이미지 결과를 얻기 위해서 보다 많은 제어점을 추가 해야했고, 그로 인해 연산량이 많아지는 문제점이 있었다.
- 이는 삼각형 각 변의 중심이 되는 세 점을 선분으로 이어 하나의 삼각형이 네 개의 닮은 삼각형으로 세분될 수 있는 점에 착안하여, 삼각형을 더 작은 삼각형으로 반복적으로 분할함으로써, 워핑 시 필요한 대응점을 쉽게 찾도록 한다. 본 연구는 2차원 얼굴 영상의 변형을 목적으로 삼각형분할을 통해 두 연령대의 얼굴 영상으로부터 중간 연령의 얼굴 영상을 제안한 워핑 방법을 통해 효과적으로 생성하려고 한다. 따라서 제안하는 삼각형 분할 워핑 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 구체적인 예로, 어린 나이와 많은 나이의 영상을 이용하여 중간 연령의 얼굴 영상을 생성하고 연산량과 화질 개선 등에서 기존의 알고리즘보다 더 나은 결과를 보임을 증명하고자 한다.
- 본 연구는 얼굴 영상의 형상 변형을 위한 새로운 영상 보간법을 제안하는 것이 핵심 목표이다. 따라서 다양한 워핑 방법 가운데 특징을 중심으로 영상을 변형하는 기존 방법과의 차이를 확인하고자 하였으며, 특히 메쉬 워핑은 특징기반 워핑 중 빠르고 정확한 결과를 얻는 방법이기에 제안한 방법과의 다양한 비교 실험을 진행하였다.
- 1]과 같이 단계별로 진행된다. 본 연구는 임의의 나이 대의 두 영상을 기준으로 중간나이의 영상을 워핑을 통해 생성함을 목표로 한다. 따라서 기본적으로는 두 장의 입력 영상을 필요로 하지만 한 장의 입력 영상으로도 워핑 가능한 구조를 갖는다.
- 이를 개선하기 위하여 본 연구는 삼각형기반의 영상 보간법을 제안한다. 이는 삼각형 각 변의 중심이 되는 세 점을 선분으로 이어 하나의 삼각형이 네 개의 닮은 삼각형으로 세분될 수 있는 점에 착안하여, 삼각형을 더 작은 삼각형으로 반복적으로 분할함으로써, 워핑 시 필요한 대응점을 쉽게 찾도록 한다.
- 다음은 입력 두 영상의 대상을 다르게 하여 중간 영상을 만드는 실험이다. 현재 또는 과거 자식의 얼굴 영상과 부모의 현재 나이의 얼굴 영상을 입력으로 하여 나의 미래 얼굴을 추측해보는 실험이다. 이는 본 연구에서 궁극적으로 활용하고자 하는 목적가운데 하나이다.
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