| 1 |
1
사용자를 촬영한 촬영 정보를 제공하고, 상기 사용자의 표정 연습을 위한 연습 얼굴 모델을 사용자에게 제시하며, 상기 사용자가 선택한 상기 연습 얼굴 모델의 제1 얼굴 표정 값을 전달 하는 인터페이스부;상기 촬영 정보를 분석하여 상기 사용자의 얼굴을 3D로 복원한 사용자 얼굴 모델을 포함하는 사용자 얼굴 정보를 생성하는 분석부;상기 제1 얼굴 표정 값 및 상기 사용자 얼굴 정보에 대응하여 표정 가이드 모델을 생성하고, 상기 표정 가이드 모델과 상기 사용자 얼굴 정보를 비교한 비교 정보를 상기 인터페이스부에 제공하는 비교부; 및 상기 연습 얼굴 모델을 저장하고, 상기 인터페이스부의 요청에 대응하여 해당 상기 연습 얼굴 모델을 제공하는 데이터베이스; 를 포함하고,상기 제1 얼굴 표정 값은 상기 연습 얼굴 모델의 표정을 수치화한 값인 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 2 |
2
제1 항에 있어서, 상기 인터페이스부는 상기 사용자가 상기 연습 얼굴 모델의 표정을 수정하면 수정된 상기 연습 얼굴 모델의 상기 제1 얼굴 표정 값을 전달하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 3 |
3
제2 항에 있어서, 상기 데이터베이스는상기 사용자가 상기 연습 얼굴 모델의 표정을 수정하면 수정된 상기 연습 얼굴 모델을 저장하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 4 |
4
제1 항에 있어서, 상기 인터페이스부는 적어도 하나 이상의 표정이 연속된 시퀀스로 구성되는 상기 연습 얼굴 모델의 상기 제1 얼굴 표정 값을 전달하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 5 |
5
제4 항에 있어서, 상기 표정 가이드 모델은 상기 제1 얼굴 표정 값에 대응하여 연속된 시퀀스로 구성되고, 시간의 흐름에 따라 표정이 변하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 6 |
6
제1 항에 있어서, 상기 분석부는경사 하강법(Gradient Descent), 연속된 리그레서를 통한 리그레션 방법(Cascade Regressor) 중 적어도 어느 하나 이상을 사용하여 상기 촬영 정보를 분석 하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 7 |
7
제1 항에 있어서, 상기 분석부는 상기 촬영 정보를 실시간으로 분석하여 상기 사용자 얼굴 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 8 |
8
제1 항에 있어서, 상기 사용자 얼굴 정보는상기 사용자 얼굴 모델, 상기 사용자 얼굴 정보로부터 추출된 얼굴 정체성 값과 제2 얼굴 표정 값에 대한 정보를 포함하고, 상기 얼굴 정체성 값은 얼굴 형상의 종류를 수치화한 값이며, 상기 제2 얼굴 표정 값은 상기 사용자 얼굴 모델의 표정을 수치화한 값인 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 9 |
9
제8 항에 있어서, 상기 사용자 얼굴 정보는 상기 사용자 얼굴 정보로부터 추출된 얼굴 크기 정보, 얼굴 위치 정보, 얼굴 회전 정보 및 카메라 정보를 더 포함하는 표정 연습 시스템
|
| 10 |
10
제9 항에 있어서, 상기 비교부는 상기 제1 얼굴 표정 값과 상기 사용자 얼굴 정보의 상기 얼굴 정체성 값, 상기 얼굴 크기 정보, 상기 얼굴 위치 정보, 상기 얼굴 회전 정보 및 상기 카메라 정보를 이용하여 상기 표정 가이드 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 11 |
11
제10 항에 있어서, 상기 비교부는 상기 표정 가이드 모델과 상기 사용자 얼굴 정보를 비교할 때, 상기 제1 얼굴 표정 값과 상기 제2 얼굴 표정 값 간의 유사도를 판단하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 12 |
12
제11 항에 있어서, 상기 비교부는상기 유사도를 판단할 때, 코사인 거리(Cosine Distance), 유클리디안 거리(Euclidean Distance) 및 해밍 거리(Hamming Distance) 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 13 |
13
제8 항에 있어서, 상기 비교부는상기 표정 가이드 모델과 상기 사용자 얼굴 정보를 비교할 때, 상기 표정 가이드 모델과 상기 사용자 얼굴 모델의 특징점을 나타내는 정점(vertex)의 위치의 유사도를 판단하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 14 |
14
제13 항에 있어서, 상기 비교부는상기 유사도를 판단할 때, 코사인 거리(Cosine Distance), 유클리디안 거리(Euclidean Distance) 및 해밍 거리(Hamming Distance) 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 15 |
15
제8 항에 있어서, 상기 비교부는상기 사용자 얼굴 모델과 상기 표정 가이드 모델 간의 차이를 나타내기 위한 시각적 주석을 포함하는 상기 비교정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 16 |
16
제8 항에 있어서, 상기 비교부는상기 사용자 얼굴 모델과 상기 표정 가이드 모델의 유사도를 판단하여 임계점 이상의 상기 유사도를 가지는 경우, 상기 사용자의 표정 연습이 성공적으로 완료된 것으로 판단하는 표정 연습 시스템
|
| 17 |
17
제16 항에 있어서, 상기 임계점은상기 사용자에 의하여 임의로 설정될 수 있는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 18 |
18
제1 항에 있어서, 상기 비교부는 상기 촬영 정보에서 상기 사용자의 얼굴이 위치하는 영역에 상기 표정 가이드 모델을 렌더링하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 19 |
19
제18 항에 있어서, 상기 비교부는 상기 표정 가이드 모델을 렌더링 할때, 상기 표정 가이드 모델의 특징점을 추출하여 렌더링하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 20 |
20
제18 항에 있어서, 상기 비교부는 상기 표정 가이드 모델을 렌더링 할때, 상기 표정 가이드 모델을 투명하거나 반투명하게 처리하여 렌더링하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 21 |
21
제18 항에 있어서, 상기 비교부는상기 표정 가이드 모델을 렌더링 할때, 상기 촬영 정보에서 상기 사용자의 얼굴이 위치하는 전체 영역 또는 일부 영역에 렌더링하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 22 |
22
사용자를 촬영한 촬영 정보 및 상기 촬영 정보와 비교하기 위한 이미지 정보를 제공하는 인터페이스부;상기 촬영 정보 및 상기 이미지 정보를 수신하고 분석하며, 상기 촬영 정보에 포함된 상기 사용자의 얼굴을 3D로 복원한 사용자 얼굴 모델을 포함하는 사용자 얼굴 정보 및 상기 이미지 정보의 제1 얼굴 표정 값을 제공하는 분석부; 및상기 사용자 얼굴 정보와 상기 제1 얼굴 표정 값에 대응하여 표정 가이드 모델을 생성하고, 상기 표정 가이드 모델과 상기 사용자 얼굴 정보를 비교한 비교 정보를 상기 인터페이스부에 제공하는 비교부; 를 포함하고,상기 제1 얼굴 표정 값은 얼굴 표정을 수치화한 값인 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 23 |
23
제22 항에 있어서, 상기 이미지 정보는 영상 파일이고,상기 분석부는 상기 영상 파일에 포함된 얼굴을 분석하고, 적어도 하나 이상의 표정이 연속된 시퀀스로 구성되는 얼굴에 대응하는 상기 제1 얼굴 표정 값을 제공하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 24 |
24
제22 항에 있어서, 상기 이미지 정보는 사진 파일이고,상기 분석부는 상기 사진 파일에 포함된 얼굴을 분석하여 상기 사진 파일의 상기 제1 얼굴 표정 값을 제공하는 것을 특징으로 하는 표정 연습 시스템
|
| 25 |
25
제22 항에 있어서,상기 분석부가 분석한 상기 이미지 정보 및 상기 이미지 정보의 상기 제1 얼굴 표정 값을 저장하고, 상기 인터페이스부의 요청에 대응하여 해당 상기 이미지 정보 및 상기 이미지 정보의 상기 제1 얼굴 표정 값을 제공하는 데이터베이스; 를 더 포함하는 표정 연습 시스템
|
