• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.163-165
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• 2003

최근 컴퓨터 그래픽스에서 비사실적인 표현에 관한 연구가 되고 있다. 그 중 애니메이션 분야는 기존의 2D 애니메이션 기법을 적용하여 비사실적인 애니메이션(Non Photorealistic Animation) 을 표현할 수 있다. 여러 기법 중 기대(Anticipation) 효과를 얼굴 표정 애니메이션(Facial Animation)에 적용한다면 조금 더 역동적인 표정을 표현할 수 있게 된다. 얼굴 표정 애니메이션(Facial Animation)을 제작하기 위해서는 실제 사람의 얼굴 표정을 캡쳐하거나 애니메이터가 많은 노력과 시간을 투자하여 작업을 해야 한다. 본 논문에서는 이런 방법으로 생성된 얼굴 표정 애니메이션에 사용자가 원하는 표정에 기대 효과를 자동으로 추가하여 더 좋은 표정을 생성하는 방법을 소개한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.8
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• pp.1138-1145
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• 2008

Recently, performance-driven facial animation has been popular in various area. In television or game, it is important to guarantee real-time animation for various characters with different appearances between a performer and a character. In this paper, we present a new facial animation approach based on motion capture. For this purpose, we address three issues: facial expression capture, expression mapping and facial animation. Finally, we show the results of various examination for different types of face models.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.25-31
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• 1998

컴퓨터 하드웨어 기술과 멀티미디어 기술의 발달로 멀티미디어 입출력 장치를 이용한 고급 인터메이스의 필요성이 대두되었다. 친근감 있는 사용자 인터페이스를 제공하기 위해 실감 있는 얼굴 애니메이션에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 사람의 내적 상태를 잘 표현하는 얼굴의 표정을 3차원 모델을 이용하여 애니메이션을 수행한다. 애니메이션에 실재감을 더하기 위해 실제 얼굴 영상을 사용하여 3차원의 얼굴 모델을 변형하고, 여러 방향에서 얻은 얼굴 영상을 이용하여 텍스터 매핑을 한다. 변형된 3차원 모델을 이용하여 얼굴 표정을 애니메이션 하기 위해서 해부학에 기반한 Waters의 근육 모델을 수정하여 사용한다. 그리고, Ekman이 제안한 대표적인 6가지 표정들을 합성한다.

• 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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.6
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• pp.375-384
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• 2011

This paper suggests a method to recognize facial expressions of animation characters by means of dominant colors and feature points. The proposed method defines a simplified mesh model adequate for the animation character and detects its face and facial components by using dominant colors. It also extracts edge-based feature points for each facial component. It then classifies the feature points into corresponding AUs(action units) through neural network, and finally recognizes character facial expressions with the suggested AU specification. Experimental results show that the suggested method can recognize facial expressions of animation characters reliably.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.32 no.1
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• pp.39-48
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• 2005

According to traditional 2D animation techniques, anticipation makes an animation much convincing and expressive. We present an automatic method for inserting anticipation effects to an existing facial animation. Our approach assumes that an anticipatory facial expression can be found within an existing facial animation if it is long enough. Vertices of the face model are classified into a set of components using principal components analysis directly from a given hey-framed and/or motion -captured facial animation data. The vortices in a single component will have similar directions of motion in the animation. For each component, the animation is examined to find an anticipation effect for the given facial expression. One of those anticipation effects is selected as the best anticipation effect, which preserves the topology of the face model. The best anticipation effect is automatically blended with the original facial animation while preserving the continuity and the entire duration of the animation. We show experimental results for given motion-captured and key-framed facial animations. This paper deals with a part of broad subject an application of the principles of traditional 2D animation techniques to 3D animation. We show how to incorporate anticipation into 3D facial animation. Animators can produce 3D facial animation with anticipation simply by selecting the facial expression in the animation.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.193-196
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• 1999

컴퓨터 그래픽스에서 인간의 얼굴 표정을 생성하는 것은 고전적인 주제중의 하나이다. 따라서 관련된 많은 연구가 이루어져 왔지만 대부분의 연구들은 특정 모델을 이용한 얼굴 표정 애니메이션을 제공하였다. 이는 얼굴 표정에는 얼굴 근육 정보 및 부수적인 정보가 필요하고 이러한 정보는 3D 얼굴 모델에 종속되기 때문이다. 본 논문에서는 일반적인 3D 얼굴 모델에 근육을 설정하고 기타 정보를 편집하여, 다양한 3D 얼굴모델에서 표정 애니메이션이 가능한 도구를 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.6
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• pp.824-834
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• 2011

In this study, the method to generate facial animation of SVG format based online character AUtomatically was proposed. The re-targeted character can reproduce the modeling facial movements itself without losing the unique formative properties by modeling abundant facial movements of the character in the existing animation for movie theater through the mathematical calculation and 'retargeting' this to other character of SVG format. The method of retargeting facial movements like this can be applied to the various characters by only one facial data so although non-specialists, even not an animator can create facial animation of character easily and rapidly. The suggested facial movement in this study is nonlinear and an exaggerated motion so it is friendly to the viewers and it is lively. Besides, it is based on the SVG format, so the smooth facial movements can be implemented by less capacity than existing GIF animation.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.2
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• pp.189-194
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• 2004

This paper describes method to distribute much high-dimensional facial expression motion data to 2 dimensional space, and method to create facial expression animation by select expressions that want by realtime as animator navigates this space. In this paper composed expression space using about 2400 facial expression frames. The creation of facial space is ended by decision of shortest distance between any two expressions. The expression space as manifold space expresses approximately distance between two points as following. After define expression state vector that express state of each expression using distance matrix which represent distance between any markers, if two expression adjoin, regard this as approximate about shortest distance between two expressions. So, if adjacency distance is decided between adjacency expressions, connect these adjacency distances and yield shortest distance between any two expression states, use Floyd algorithm for this. To materialize expression space that is high-dimensional space, project on 2 dimensions using Sammon's Mapping. Facial animation create by realtime with animators navigating 2 dimensional space using user interface.

• 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.