이미지 합성기 리포트

소개

이미지 합성기에 대한 내용과 핵심코드 부분입니다.

목차

1. 작품소개
2. 작품제작 과정 및 역할분담
3. 동작순서
4. 동작원리 및 알고리즘
5. Program Code
6. 고찰
7. 참고문헌

본문내용

이미지를 합성해 자신의 얼굴을 옷이나 유명 연예인의 옷에 그대로 넣는다면 이러한 단점이 극복 가능하지만 이미지 합성은 간단히 할 수 있는게 아니기 때문에 매우 수동적으로 손이 많이 가는 ‘Adobe Photoshop’ 과 같은 프로그램이 사용되고 있다. 그래서 우리는 좀 더 쉽게 이미지 합성을 할 수 있게 자동으로 두 사진의 얼굴영역을 추출해서 합성시켜주는 프로그램을 만들기로 하였다.

- 현재 나와있는 유사제품 및 경쟁력

생체인식 관련 기술 중에서도 얼굴영역을 인식하는 기술은 지문인식, 눈동자 인식 기술과 달리 수많은 변수가 존재하기 때문에 실용화 되지 못하고 있는 실정이다. 최근에는 영상처리에서 모핑, 색상추출 알고리즘을 응용해 찍어놓은 사진의 표정을 변화시키는 서비스와, 얼굴의 웃음을 감지해 자동으로 사진이 찍히는 ‘스마일 셔터 기능’이 보급되 실용화 되고 있지만 얼굴을 정확히 추출해 다른 이미지와 자동으로 합성시켜주는 프로그램은 아직 실용화 되지 않았다.

이렇듯 아직 생체인식 및 영상처리 분야에서 연구는 되고 있지만 실용화 및 상업화 단계에는 접어들지 못한 분야이기 때문에 우리의 제품은 시장성이 있고 실용적으로 이용될 수 있을 것이다.

4. 동작원리 및 알고리즘

- 알고리즘 개발 배경

얼굴영역을 추출하는데는 많은 방법이 존재한다. Microsoft사가 개발한 opencv 라이브러리나 스마일셔터 기능은 피부색인 살색을 찾아내 대략적인 영역을 설정하는 색상추출 방법을 가장 기본적인 얼굴인식 방법으로 썼다. 그리고 사람의 얼굴 부분 중에 가장 변수가 적어서 찾아내기 쉬운 눈의 공통적인 특징과 모양으로 더 정확한 얼굴영역 설정을 완성하였다.

이 외에도 명암 값이 크게 변하는 곳이 경계선 부분이라는 이론을 응용해 명암 값을 미분해 경계선을 추출해 얼굴의 경계선을 설정하는 방법도 있고, 사람의 얼굴을 타원모양으로 가정하고 이미지를 탐색해 나가는 방법도 존재한다.

참고자료

· 정성환, 이문호, (오픈소스 CxImage를 이용한)Visual C++ 디지털 영상처리