Abstract

Unlike former researches, this study for developing the caricature generator began observing the methods that other caricature experts have adopted. According to the observation, it seemed that experts tried to exaggerate characteristics of the target shape from other similar objects. When we are saying "This is similar to that," we give salience to their difference among the identical form groups. This study was to find the most similar geometry form to the target shape and then to transform its form through exaggeration. The research scope was restricted to exaggerate the outline shape of two-dimensional looped curve as a caricature form. For this, the author discussed the following: (a) organization method of four kinds of similar geometry form database, (b) search method to find the pertinent similar geometry form, (c) arrangement method for those searched data, and (d) method to exaggerate the target shape. Human faces and cars were selected as research categories to make the database. According to the survey over the transformed results, it was proved its possibility.

캐리커처 자동 생성기를 개발하기 위한 본 연구는 과거의 여러 연구와는 달리 캐리커처 전문가들이 그리는 방법을 관찰하는 것에서 시작하였다. 관찰 과정에서 전문가들이 특히 그림을 그릴 때 대상물의 형태를 다른 유사한 다른 사물과 비슷하게 그려서 그 특징을 과장하고 있는 사실을 발견하였다. 우리가 일상생활에서 '무엇은 무엇을 닮았다'라고 표현할 때, 이는 동일한 형태 군에서 그 차이점을 부각 시켜서 표현하는 것이다. 본 연구에서는 그리고자 하는 대상물의 형태와 가장 유사한 기하학적 형태를 찾아 그 형태를 강조 변화 하고자 하였다. 연구의 범위는 벡터라인으로 그려진 2차원 단일 외형 폐곡선을 캐리커처 형태로 강조 변화하는 것으로 한정하였다. 이를 위하여 4종류의 유사 기하학적 형태 데이터베이스의 구성방법, 대상 유사 기하학적 형태를 찾기 위한 탐색 방법, 탐색된 데이터를 동일 크기와 좌표로 재배열 방법 그리고 강조 변화하는 방법에 관하여 논하였다. 사람 얼굴을 실험 대상으로 선정하여 데이터베이스를 제작하였다. 변화된 결과물에 대해서 설문한 결과 그 가능성이 입증되었다.

Keywords

• Caricature;
• Generation;
• Geometry;
• Image Transformation

• 캐리커처 생성;
• 기하학적 형태;
• 이미지 변형;