[논문]적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 사진의 3차원 모델링 시스템

김종찬; 박경숙; 정선인; 허영남; 김응곤

적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 사진의 3차원 모델링 시스템
Face Picture the 3D Modeling System Using a Small Set of Feature Points 원문보기

김종찬 (순천대학교 컴퓨터과학과) , 박경숙 (여수공업대학 인터넷소프트웨어과) , 정선인 (순천대학교 컴퓨터과학과) , 허영남 (순천대학교 컴퓨터과학과) , 김응곤 (순천대학교 컴퓨터과학과)

사용자에게 친근감 있는 인터페이스를 제공하는 얼굴 모델링에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존 방법인 3차원 스캐너가 카메라를 이용하지 않고 얼굴의 정면상과 측면상의 사진을 이용하여 크기와 배경의 복잡성에 상관없이 일반적인 특징점을 추출하여 삼각형 메쉬로 구성된 표준 모델을 생성하고 이를 이용해서 3차원 얼굴의 형태를 생성하는 시스템을 제안한다. 추출된 특징점은 각개인의 얼굴 형태에 맞게 변형함으로서 좀더 현실적인 3차원 얼굴 모델링을 제공한다.

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문제 정의

본 논문에서는 사용자에게 보다 친숙하고 편리한 인 터페이스를 제공하고 사실감 있는 3차원 얼굴모델 생 성 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 2차원 영상 둘을 이용하여 일반 모델을 변형하여 특정한 사람에 대한 3차원 모델을 얻을 수 있다.

제안 방법

영역내의 경계선 위치와 분포 정보가 특징점 추출의 기본 정보 가 된다. 경계선 정보를 추출하는 방법은 3*3 소벨 연 산자를 이용하여 경계선 정보를 추출하였다. 눈썹 영역의 특징점 추출은 양끝 가장자리 위치와 눈썹 가운 데 가장 위 위치가 되므로 눈썹 영역의 양끝 가장자 라 위치와 눈썹 영역의 양끝 가장 자리 위치를 특징 점 후보로 추출한다.
얼굴 부위와 점은 복잡하고 세밀 하기 때문에, 가능한 적은 수의 특징점을 이용하여, 미세조정을 가능하게 하고 있다. 얼굴형상을 합성하기 위하여 얼굴의 3차원 형상 모델을 표정 파라미터로부터 변형하고, 두부의 3차원 운동 파라미터로부터 이동 한 후 텍스쳐 매핑을 한 다음 마지막으로 애니메이션 올 한다.
본 논문에서는 사용자에게 보다 친숙하고 편리한 인 터페이스를 제공하고 사실감 있는 3차원 얼굴모델 생 성 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 2차원 영상 둘을 이용하여 일반 모델을 변형하여 특정한 사람에 대한 3차원 모델을 얻을 수 있다.

대상 데이터

얼굴올 표 현할 수 있는 43개의 얼굴 표현 변수(FDP: Facial Description Parameter)를 나타낸 것이다. 본 논문 43개 FDP 중에서 2차원 입력 영상에서 추출할 수 있고, 다른 얼굴 모델 연구에도 쉽게 적용할 수 있는 가장 일반적인 31개의 특징점만을 사용하였다.

이론/모형

세 번째의 얼굴 특징점 추출 방법은 Gabor 웨이블릿 필터를 이용하는 방법이다.[4] 야 방법은 얼굴 영상 내에 Gabor 웨이블릿 필터를 적용하여 얼굴내의 경계 선 중 곡률이 높은 곳의 점을 특징점으로 추출하는 방법이다.

후속연구

이 시스템은 게임이나 Web 상에서 자신을 나타낼 수 있는 아바타를 제작하기 위한 도구로 사용하거나, 3D 캐릭터의 제작, 영화, 컴퓨터 애니메이션 등과 같은 다양한 부분에 응용될 수 있을 것으로 보인다. 향후, 얼굴 애니메이션 변수를 사용하여 얼굴 각 부 위의 표정변화와 입모양 합성 방법 등 다양한 연구가 요구된다.
이 시스템은 게임이나 Web 상에서 자신을 나타낼 수 있는 아바타를 제작하기 위한 도구로 사용하거나, 3D 캐릭터의 제작, 영화, 컴퓨터 애니메이션 등과 같은 다양한 부분에 응용될 수 있을 것으로 보인다. 향후, 얼굴 애니메이션 변수를 사용하여 얼굴 각 부 위의 표정변화와 입모양 합성 방법 등 다양한 연구가 요구된다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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