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- 저자 : 이자용(Lee Jayong) (검색결과 4 건)
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A Research on the Automated Synthesis of Avatars using Interactive Evolutionary Computation
Lee, Janghee,Lee, Jayong,Kang, Hoon 중앙대학교정보통신연구소 2002 정보통신연구소논문집 Vol.4 No.1
본 연구는 사람의 얼굴이 포함된 2D 이미지로부터 자동으로 특징점을 추출한 다음, IEC((Interactive Evolutionary Computation)을 이용해서 사용자의 아바타를 자동으로 생성하는 것이 목적이다. RGB 컬러 모델에 비해 조명의 영향을 덜 받는 HSI 컬러 모델을 이용하여 사람의 얼굴과 배경을 분리해 내었다. 분리된 이미지로부터 윤곽선 추출을 한 다음 윤곽선 이미지의 세로축 히스토그램을 이용하여 얼굴의 각 요소를 분리해 내었다. 윤곽선을 추출할 때에 소벨 필터를 이용하여 얻어낸 이미지는 일반적으로 거칠고 많은 노이즈를 포함하고 있다. 이 논문에서는 변형된5*5 Laplaician of Gaussian 필터(Mexican hat)를 사용하여 그러한 문제점들을 극복하였다. 이렇게 찾아낸 얼굴의 특징점들을 이용하여 사용자와 닮은 아바타를 생성하였다. 그런 다음 IEC를 사용하여 사용자와 상호작용에 의해 사용자의 외모만이 아닌 사용자의 감정까지도 표현하는 아바타를 생성하였다. This paper is focused on creating avatars from a 2D Image which contains a human face and utilizing IEC(Interactive Evolutionary Computation). We separate the background from a human face by using color information which is done based on the HSI color model, not on the RGB color model. Then, we detect the edges from that image and draw a histogram about y-axis so that we may divide each area of face's elements (eyebrows, eyes, nose, lip). In general cases, the image features can be extracted with Sobel edge filter. But this 5 by 5 Laplacian of Gaussian filter, a Mexican hat, which easily eliminates noise and finds feature points of eyebrows, eyes, nose, and lip from a face. By referring to these points, we created an avatar that resembles a user. Our application, then, interacts with user, and executes evolutionary computation (IEC). Thus, the created avatar has the user's appearance as well as the user's sensitivity.
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장성환,이자용,김도완,강훈 중앙대학교정보통신연구소 2001 정보통신연구소논문집 Vol.3 No.2
본 논문은 눈 위치를 빠르게 추출하는 방법을 구현한다. 눈의 위치는 아바타 구현에 사용되는 얼굴의 특징들 중 가장 중요한 요소이자 출발점이 될 수 있다. 모델적 접근을 통한 눈 위치 추출은 몇 가지 접근 방법이 같이 사용되며, 이미지에서 얼굴과 눈의 영역을 추출하기 위해 몇 단계로 나뉜다. 우선 테두리 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 다음 단계로 눈의 대략적인 위치를 추출하기 위해 밝기의 경계값을 궤환을 통해 결정한다. 마지막으로 눈의 정확한 위치를 추출하기 위해 얼굴의 구조적 특징을 사용한다. This paper presents a fast method for eyes detection. The eyes play the important role in the recognition. Most of all, the location of eyes is extracted for projecting the facial features on avatars. The model-based approach is used among the several approaches. The head-and-shoulders image is adopted. This method takes several steps in order to extract regions of the human face and the eyes in the image. In the first step, the face region is extracted by edge information. In the next step, the feedback intensity threshold method extracts the eyes candidates. In the final step, the facial structure is used for detecting the eyes location.
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