• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.265-268
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• 2002

얼굴은 성별, 나이, 인종에 따라 다양한 특징을 가지고 있어서 개개인을 구별하기가 쉽고 내적인 상태를 쉽게 볼 수 있는 중요한 도구로 여겨지고 있다. 본 논문은 얼굴표정 애니메이션을 위한 효과적인 방법으로 실제얼굴의 피부조직 얼굴 근육 등 해부학적 구조에 기반한 근육기반모델링을 이용하는 방법을 소개하고자 한다. 제안하는 시스템의 구성은 얼굴 와이어프레임 구성과 폴리곤 메쉬분할 단계, 얼굴에 필요한 근육을 적용시키는 단계, 근육의 움직임에 따른 얼굴 표정생성단계로 이루어진다. 와이어프레임 구성과 폴리곤 메쉬 분할 단계에서는 얼굴모델을 Water[1]가 제안한 얼굴을 기반으로 하였고, 하나의 폴리곤 메쉬를 4등분으로 분할하여 부드러운 3D 얼굴모델을 보여준다. 다음 단계는 얼굴 표정생성에 필요한 근육을 30 개로 만들어 실제로 표정을 지을 때 많이 쓰는 부위에 적용시킨다. 그 다음으로 표정생성단계는 FACS 에서 제안한 Action Unit 을 조합하고 얼굴표정에 따라 필요한 근육의 강도를 조절하여 더 자연스럽고 실제감 있는 얼굴표정 애니메이션을 보여준다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.9
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• pp.57-63
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• 2021

This study dissected and three-dimensionally (3D) scanned the facial muscles of Korean adult cadavers, created a three-dimensional model with realistic facial muscle shapes, and reproduced facial expressions to provide educational materials to allow the 3D observation of the complex movements of cadaver facial muscles. Using the cadavers' anatomical photo data, 3D modeling of facial muscles was performed. We produced models describing four different expressions, namely sad, happy, surprised, and angry. We confirmed the complex action of the 3D cadaver facial muscles when making various facial expressions. Although the results of this study cannot confirm the individual functions of facial muscles quantitatively, we were able to observe the realistic shape of the cadavers' facial muscles, and produce models that would show different expressions depending on the actions performed. The data from this study may be used as educational materials when studying the anatomy of facial muscles.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.8 no.4
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• pp.17-25
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• 2002

In this paper we propose a new efficient muscle modeling for creating 3d facial models. It improves the existing muscle-based facial modeling method. We present the facial muscle action prediction map as a new method of muscle modeling. We also suggest a new face deformation method that improves the existing method which controls each muscle's condition separately.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.5
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• pp.932-938
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• 2012

Facial expression has its significance in mutual communication. It is the only means to express human's countless inner feelings better than the diverse languages human use. This paper suggests muscle model-based 3D facial expression generation system to produce easy and natural facial expressions. Based on Waters' muscle model, it adds and used necessary muscles to produce natural facial expressions. Also, among the complex elements to produce expressions, it focuses on core, feature elements of a face such as eyebrows, eyes, nose, mouth, and cheeks and uses facial muscles and muscle vectors to do the grouping of facial muscles connected anatomically. By simplifying and reconstructing AU, the basic nuit of facial expression changes, it generates easy and natural facial expressions.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.05a
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• pp.33-38
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• 1999

Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific race image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based fare model.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.2
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• pp.439-448
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• 2017

Facial expression is important factor on social interaction. Facial muscle movement provides emotion information to develop social network. However, facial movement has less determined to recognize social emotion. This study is to analyze facial micro-movements and to recognize the social emotion such as intimacy, empathy, and valence. 76 university students were presented to the stimuli for social emotions and was measure their facial expression using camera. As a results, facial micro-movement. showed significant difference of social emotion. After extracting the movement amount of 3 unconscious muscles and 18 conscious muscles, Dominant Frequency band was confirmed. While muscle around the nose and cheek showed significant difference in the intimacy, one around mouth did in the empathy and one around jaw in the valence. The results proposed new facial movement to express social emotion in virtual avatars and to recognize social emotion.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.280-282
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• 2003

본 논문에서는 가상현실 환경에서 인체 모델의 애니메이션을 위하여 얼굴의 표정 변화에 영향을 주는 해부학에 기반한 18개의 근육군쌍을 바탕으로 하여 얼굴 표정 애니메이션을 위한 근육의 움직임을 조합할 수 있도록 하였다. 개인의 이미지에 맞춰 메쉬를 변형하여 표준 모델을 만든 다음, 사실감을 높이기 위해 개인 얼굴의 정면과 측면 2 장의 이미지를 이용하여 메쉬에 매핑하였다. 얼굴의 표정 생성을 애니메이션 할 수 있는 원동력이 되는 근육 모델은 Waters의 근육 모델을 수정하여 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.742-744
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• 2002

얼굴 애니메이션은 개인을 쉽게 구분하고 의사소통을 효율적으로 할 수 있는 보조도구로써 최근 연구가 활발하다. 본 논문에서는 얼굴 표정생성을 위해서 실제얼굴의 피부조직 얼굴 근육 등 해부학적 구조에 기반한 근육 기반 모델 방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어지도록 한다. 또한 부드러운 얼굴모델을 구현하기 위하여 폴리곤 메쉬를 분할하고 얼굴 표정에 중요한 영향을 미치는 얼굴근육을 추가하여 다양하고 자연스러운 표정을 연출하는 방법을 제시하고자 한다. 제안된 방법을 water〔3〕의 모델에 적용해 봄으로서 더 실감 있는 얼굴 애니메이션에 접근할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과는 화상회의나 가상현실, 원격교육, 영화 등 많은 분야에서 활용될 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.2
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• pp.328-333
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• 2003

This paper did to do with 18 muscle pairs that do fetters in anatomy that influence in facial expression change and mix motion of muscle for face facial animation. After set and change mash and make standard model in individual's image, did mapping to mash using individual facial front side and side image to raise truth stuff. Muscle model who become motive power that can do animation used facial expression creation correcting Waters' muscle model. Created deformed face that texture is dressed using these method. Also, 6 facial expression that Ekman proposes did animation.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.451-454
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• 2000

본 논문은 한글 단어에 따른 한글 발음에 적합한 입술의 움직임을 자동 생성하며 또한 단어에 적절한 얼굴 보정을 생성할 수 있는 입순 움직임과 얼굴 표정을 동기화하는 3차인 일관애니메이션 편집기를 구축하였다. 얼굴 애니메이션 편집기에서 얼굴 표정은 근육 기반 모델 방법으로 정의된 각 얼굴 부위별 근육에 따라 가중치를 조절하여 생성하여 입술 움직임은 텍스트 구동 방법으로 음소에 따른 정의된 입모양 연속적으로 표현하여 동작한다. 또한 이렇게 생성된 얼굴 표정을 저장관리한다. 따라서 3차원 얼굴 애니메이션 편집기는 6가지의 기본 얼굴 표정을 자동적으로 생성할 수 있으며 또한 입력 단어에 적합하도록 각 얼굴 부위별 근육 움직임을 편집한 수 있다. 이렇게 생성된 얼굴 표정들은 데이터베이스에 저장관리할 수 있으며 컴퓨터 대화시 자동적으로 입력 단어에 적합한 입술의 움직임과 얼굴 표정을 동기화하여 자연스러운 3차원 얼굴 애니메이션을 표현할 수 있다.