Interactive Facial Expression Animation of Motion Data using CCA

CCA 투영기법을 사용한 모션 데이터의 대화식 얼굴 표정 애니메이션

This paper describes how to distribute high multi-dimensional facial expression data of vast quantity over a suitable space and produce facial expression animations by selecting expressions while animator navigates this space in real-time. We have constructed facial spaces by using about 2400 facial expression frames on this paper. These facial spaces are created by calculating of the shortest distance between two random expressions. The distance between two points In the space of expression, which is manifold space, is described approximately as following; When the linear distance of them is shorter than a decided value, if the two expressions are adjacent after defining the expression state vector of facial status using distance matrix expressing distance between two markers, this will be considered as the shortest distance (manifold distance) of the two expressions. Once the distance of those adjacent expressions was decided, We have taken a Floyd algorithm connecting these adjacent distances to yield the shortest distance of the two expressions. We have used CCA(Curvilinear Component Analysis) technique to visualize multi-dimensional spaces, the form of expressing space, into two dimensions. While the animators navigate this two dimensional spaces, they produce a facial animation by using user interface in real-time.

본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이들 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 CCA 투영기법을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다 얼굴 애니메이션은 사용자 인터베이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.