In this paper, a novel implementation of a person verification system based on depth-weighted Hausdorff distance (DWHD) using the surface curvature of the face is proposed. The definition of Hausdorff distance is a measure of the correspondence of two point sets. The approach works by finding the nose tip that has a protrusion shape on the face. In feature recognition of 3D face image, one has to take into consideration the orientated frontal posture to normalize after extracting face area from original image. The binary images are extracted by using the threshold values for the curvature value of surface for the person which has differential depth and surface characteristic information. The proposed DWHD measure for comparing two pixel sets were used, because it is simple and robust. In the experimental results, the minimum curvature which has low pixel distribution achieves recognition rate of 98% among the proposed methods.
인간의 얼굴 표정은 인간의 감성이 가장 잘 나타나는 부분이다 . 따라서 전통적으로 인간의 표정을 감 성과 연관 지어 연구하려는 많은 노력이 있어 왔다. 최근에는 얼굴 온도 변화를 측정하는 방법, 근전도(EMG; Electromyography)로 얼굴 근육의 움직임을 측정하는 방법, 이미지나 동작분석에 의한 얼굴 표정의 연구가 가능 하게 되었다. 본 연구에서는 인간의 얼굴 표정 변화를 3차원 동작분석 장비를 이용하여 측정하였다. 얼굴 표정 의 측정을 위해 두가지의 실험을 계획하였는데, 첫번 째 실험에서는 피실험자들로 하여금 웃는 표정, 놀라는 표정, 화난 표정, 그리고 무표정 등을 짓게 한 후 이를 측정하였으며, 두번째 실험에스는 코미디 영화와 공포 영화를 피 실험자들에게 보여 주어 피실험자들의 표정 변화를 측정하였다. 5명의 성인 남자가 실험에 참여하였는데, 감성을 일으킬 수 있는 적절한 자극 제시를 못한 점 등에서 처음에 기도했던 6개의 기본 표정(웃음, 슬픔, 혐오, 공포, 화남, 놀람)에 대한 모든 실험과 분석이 수행되지 못했다. 나머지 부분을 포함한 정교한 실험 준비가 추후 연구 에서 요구된다. 이러한 연구는 앞으로 감성공학, 소비자 반응 측정, 컴퓨터 애니메이션(animation), 정보 표시 장치(display) 수단으로서 사용될 수 있을 것이다.
Recently the 3D modeling techniques were developed rapidly due to rapid development of computer vision, computer graphics with the excellent performance of hardware. With the advent of a variety of 3D contents, 3D modeling technology becomes more in demand and it's quality is increased. 3D face models can be applied widely to such contents with high usability. In this paper, a 3D face modeling is attempted from a given single 2D frontal face image. To achieve the goal, we thereafter the feature points using AAM are extracted from the input frontal face image. With the extracted feature points we deform the 3D general model by 2-pass mesh warping, and also the depth extraction based on intensity values is attempted to. Throughout those processes, a universal 3D face modeling method with less expense and less restrictions to application environment was implemented and it's validity was shown through experiments.
In this paper, we present a novel deformation method for alleviating the asymmetry of a scanned 3D face considering facial features. To handle detailed areas of the face, we developed a new local 3D shape descriptor based on facial features and surface curvatures. Our shape descriptor can improve the accuracy when deforming a 3D face toward a symmetric configuration, because it provides accurate point pairing with respect to the plane of symmetry. In addition, we use point-based representation over all stages of symmetrization, which makes it much easier to support discrete processes. Finally, we performed a statistical analysis to assess subjects' preference for the symmetrized faces by our approach.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.657-660
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2002
컴퓨터그래픽의 급격한 기술 발달과 사용자 층의 다양한 멀티미디어 정보에 대한 요구로 기존의 단순한 2차원 영상 정보는 점차 3차원 정보로 표현되어가고 있고, 사용자의 예술 및 개인 문화에 대한 관심도가 높아지면서 독특한 자신만의 개성을 표현할 수 있는 아바타, 캐리커처와 같은 표현매체에 대한 욕구가 증가하고 있다. 그러나 기존의 펜이나 화필로 그리는 케리커쳐는 예술성, 정교함 그리고 자신만의 독특한 특징적인 개성을 표현 할 수 있는 장점이 있으나 장소, 시간, 인원 등에서 응용성과 확장성이 제한 될 수밖에 없고, 이에 따른 제작비용이나 소요 시간, 노력 등이 많이 소요된다. 본 논문에서는 기존에 수동으로 이루어지고 있는 캐리커쳐를 한 장의 정면 얼굴 이미지를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하고, 각 얼굴 영역의 특징 요소를 스플라인으로 표현하여 스플라인의 제어선과 제어점을 조정하여 자동으로 캐리커쳐를 생성하는 시스템을 개발하는데 목적이 있다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.232-235
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2003
본 눈문에서는 표면의 에지를 잘 나타내는 웨이블릿을 이용한 3차원 얼굴 인식 알고리듬을 제안한다. 먼저 얼굴영역을 추출하고 정규화과정을 수행한다. 코는 얼굴에서 가장 높고 기준점의 역할을 하므로 반복 선택방법을 이용해서 코끝을 찾는다. 코끝 최고점을 기준으로 깊이값 20, 30, 40인 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행하여 얼굴마다 저주파와 고주파들을 생성하는데, 저주파를 제외한 고주파들에 대하여 히스토그램을 특징벡터로 사용하였다 유사도의 비교는 L$_1$거리함수를 사용하여 수평, 수직, 대각고주파, 그리고 이 고주파들의 유사도 비교치를 합한 합성의 경우 각각에 대하여 실험하였다. 깊이값에 따른 영역에서 고주파별로 실험한 결과, 순위 임계값이 10위를 기준으로 깊이값 30 대각고주파에서 91%가 나타났고 합성에서는 93%의 인식률이 나왔다.
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.
This paper describe methodology that is distributed on 2-dimensional plane to much high-dimensional facial motion datas using Isomap algorithm, and user interface techniques to control facial expressions by selecting expressions while user navigates this space in real-time. Isomap algorithm is processed of three steps as follow; first define an adjacency expression of each expression data, and second, calculate manifold distance between each expressions and composing expression spaces. These facial spaces are created by calculating of the shortest distance(manifold distance) between two random expressions. We have taken a Floyd algorithm for it. Third, materialize multi-dimensional expression spaces using Multidimensional Scaling, and project two dimensions plane. The smallest adjacency distance to define adjacency expressions uses Pearson Correlation Coefficient. Users can control facial expressions of 3-dimensional avatar by using user interface while they navigates two dimension spaces by real-time.
2D face analysis has some limitations which are pose and illumination sensitive. For these reasons, even if many researchers try to study in the 3D face analysis and processing, because of the low computing performance and the absence of a high-speed 3D scanner then a lot of research is not being able to proceed. But, due to improving of the computing performance in these days, the advanced 3D face research was now underway. In this paper, we propose the method of building a 3D face model which deal successfully with dense correspondence problem.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.4C
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pp.494-504
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2004
The researches about gaze detection have been much developed with many applications. Most previous researches only rely on image processing algorithm, so they take much processing time and have many constraints. In our work, we implement it with a computer vision system setting a IR-LED based single camera. To detect the gaze position, we locate facial features, which is effectively performed with IR-LED based camera and SVM(Support Vector Machine). When a user gazes at a position of monitor, we can compute the 3D positions of those features based on 3D rotation and translation estimation and affine transform. Finally, the gaze position by the facial movements is computed from the normal vector of the plane determined by those computed 3D positions of features. In addition, we use a trained neural network to detect the gaze position by eye's movement. As experimental results, we can obtain the facial and eye gaze position on a monitor and the gaze position accuracy between the computed positions and the real ones is about 4.2 cm of RMS error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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