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 Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.505-507
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2000
본 논문에서는 3차원 머리 모델에 몇 장의 사진으로부터 얻은 텍스쳐를 입혀 실물처럼 보이는 3차원 인물 모델을 얻는 방법을 제시한다. 모델에 사진들을 맞추는 방법으로는 특징선을 정합하는 방법을 사용한다. 모델에는 얼굴의 특징을 나타낼 수 있는 눈/코/입/눈썹 등의 특징선을 지정하였으며 이들을 사진에 정합시킴으로써 모델의 각 부위에 필요한 텍스쳐 영상을 얻는다. 여러 방향에서 본 사진들을 사용함으로써 더욱 정확한 얼굴 모델을 얻을 수 있는데, 이때 모델의 한 면은 여러 장의 사진에서 합성되어야 하는 경우가 생긴다. 이는 각 사진에서 얼굴이 보는 방향과 모델면이 이루는 각을 이용하여 그 사진이 그 면의 텍스쳐에 기여하는 정도를 계산할 수 있다. 이렇게 함으로써 사진을 이용한 저가의 3차원 캡쳐 시스템을 구현할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10b
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pp.156-161
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2007
본 논문에서는 실사 영상을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 텍스쳐를 생성하는 기법을 제시한다. 먼저 UVW 맵을 기준으로 실사영상에서의 해당 영역을 수동으로 지정해 준다. 그 다음 지정된 영상 영역들을 사용하여 UVW 맵에 해당하는 텍스쳐 영상을 생성한다. 제안된 텍스쳐 생성 기법은 포토샵 등을 사용한 기존의 일반적인 방법에 비해서 수작업 시간을 단축할 수 있으며 실사 영상의 사실감을 높여 준다. 기존의 텍스쳐 생성 절차들은 3차원 모델의 메쉬 구조에 영향을 주었으나, 제안된 방법은 3차원 모델의 메쉬구조를 수정하지 않고도 원하는 형태의 텍스쳐를 생성할 수 있는 장점이 있다. 실제 사람의 모습을 여러각도에서 촬영하여 얻은 영상을 사용하여 주어진 UVW 맵에 적합한 얼굴 텍스쳐를 생성하였다. 생성된 텍스쳐를 사용하여 3차원 아바타를 렌더링한 결과 아바타 얼굴의 사실감이 증가되었음을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10b
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pp.217-220
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2007
본 논문에서는 MPEG-4에서 정의하는 FDP(Facial Definition Parameter)를 이용하여 사람의 3차원 얼굴모델들을 모핑(Morphing)시키는 알고리즘을 기술한다. 3 차원 스캐너로 생성한 얼굴 모델에 MPEG-4 의 FDP 를 기반으로 얼굴의 특징을 구분하는 영역들을 정의한다. 얼굴 모핑 알고리즘은 서로 다른 얼굴 모델 사이에서 이러한 얼굴 특징 영역들간의 변형을 생성하기 위한 일련의 과정을 설명한다. 특징 영역간의 얼굴 모핑을 위해서는 서로 다른 얼굴 모델의 기하 데이터와 속성들을 매핑시켜야 하는 문제가 생긴다. 이를 위해 본 연구에서는 구를 이용하여 각 얼굴 모델의 기하와 속성 정보를 정의하여 매핑한 후에 이들간을 모핑하는 방법을 정의하였다.
The face shape extracted by the depth values has different appearance as the most important facial information. The face images decomposed into frequency subband are signified personal features in detail. In this paper, we develop a method for recognizing the range face images by multiple frequency domains for each depth image using the modified fuzzy c-mean algorithm. For the proposed approach, the first step tries to find the nose tip that has a protrusion shape on the face from the extracted face area. And the second step takes into consideration of the orientated frontal posture to normalize. Multiple contour line areas which have a different shape for each person are extracted by the depth threshold values from the reference point, nose tip. And then, the frequency component extracted from the wavelet subband can be adopted as feature information for the authentication problems. The third step of approach concerns the application of eigenface to reduce the dimension. And the linear discriminant analysis (LDA) method to improve the classification ability between the similar features is adapted. In the last step, the individual classifiers using the modified fuzzy c-mean method based on the K-NN to initialize the membership degree is explained for extracted coefficient at each resolution level. In the experimental results, using the depth threshold value 60 (DT60) showed the highest recognition rate among the extracted regions, and the proposed classification method achieved 98.3% recognition rate, incase of fuzzy cluster.
Kim Jung-Gi;Min Kyong-Pil;Chun Jun-Chul;Choi Yong-Gil
Journal of Internet Computing and Services
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v.7
no.2
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pp.23-35
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2006
This work presents o novel method which extract facial region und features from motion picture automatically and controls the 3D facial expression in real time. To txtract facial region and facial feature points from each color frame of motion pictures a new nonparametric skin color model is proposed rather than using parametric skin color model. Conventionally used parametric skin color models, which presents facial distribution as gaussian-type, have lack of robustness for varying lighting conditions. Thus it needs additional work to extract exact facial region from face images. To resolve the limitation of current skin color model, we exploit the Hue-Tint chrominance components and represent the skin chrominance distribution as a linear function, which can reduce error for detecting facial region. Moreover, the minimal facial feature positions detected by the proposed skin model are adjusted by using edge information of the detected facial region along with the proportions of the face. To produce the realistic facial expression, we adopt Water's linear muscle model and apply the extended version of Water's muscles to variation of the facial features of the 3D face. The experiments show that the proposed approach efficiently detects facial feature points and naturally controls the facial expression of the 3D face model.
The surface curvatures extracted from the face contain the most important personal facial information. In particular, the face shape using the depth information represents personal features in detail. In this paper, we develop a method for recognizing the range face images by combining the multiple face regions using fuzzy integral. For the proposed approach, the first step tries to find the nose tip that has a protrusion shape on the face from the extracted face area and has to take into consideration of the orientated frontal posture to normalize. Multiple areas are extracted by the depth threshold values from reference point, nose tip. And then, we calculate the curvature features: principal curvature, gaussian curvature, and mean curvature for each region. The second step of approach concerns the application of eigenface and Linear Discriminant Analysis(LDA) method to reduce the dimension and classify. In the last step, the aggregation of the individual classifiers using the fuzzy integral is explained for each region. In the experimental results, using the depth threshold value 40 (DT40) show the highest recognition rate among the regions, and the maximum curvature achieves 98% recognition rate, incase of fuzzy integral.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10b
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pp.212-216
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2007
3D 스캐너의 보급으로 3차원 모델 생성이 가능하게 되었으나 결과로 얻은 형상이 아직 사진에서와 같은 사실적 묘사에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 3D 스캔 데이터에 효율적인 텍스처 매핑을 통해 사실적 렌더링 결과를 얻을 수 있는 방법을 기술한다. 3D 얼굴 스캔 데이터와 얼굴의 사진 이미지의 좌표를 정확하게 맞추어 3D 스캔 데이터와 얼굴 이미지의 버덱스를 매치시켜주고, 얼굴 이미지의 해당 버텍스에 들어 있는 칼라 값을 3D 스캔 데이터의 버텍스에 넘겨주는 텍스처 매핑을 구현한다. 본 논문에서는 정면, 좌측, 우측 3장의 이미지를 이용하여 간단히 멀티텍스처 매핑을 수행하는 방법과 이 때 발생하는 사진 간의 경계선에서 발생하는 문제 해결에 대해 기술한다.
본 논문에서는 음성에 따른 얼굴 애니메이션을 사실적으로 표현하기 위한 조음기관(혀, 성대 등)의 움직임을 시각화하는 방법을 제시한다. 이를 위해서, 음성에 따른 얼굴 애니메이션을 위한 말뭉치(Corpus)를 생성하고, 생성된 말뭉치에 대해서 음소 단위의 분석(Phoneme alignment) 처리를 한 후, 각 음소에 따른 조음기관의 움직임을 생성한다. 본 논문에서는 조음기관의 움직임 생성을 위해서 얼굴 애니메이션 처리에서 널리 사용되고 있는 기저 모델 기반 형태 혼합 보간 기법(Blend shape Interpolation)을 사용하였다. 그리고 이를 통하여 프레임/키프레임 기반 움직임 생성 사용자 인터페이스를 구축하였다. 구축된 인터페이스를 통해 언어치료사가 직접 각 음소 별 조음기관의 정확한 모션 데이터를 생성토록 한다. 획득된 모션 데이터를 기반으로 각 음소 별 조음기관의 3차원 기본 기저를 모델링하고, 새롭게 입력된 음소 시퀀스(phoneme sequence)에 대해서 동기화된 3차원 조음기관의 움직임을 생성한다. 이를 통해 자연스러운 3차원 얼굴 애니메이션에 적용하여 얼굴과 동기화된 조음 기관의 움직임을 만들어 낼 수 있다.
A new practical implementation of a facial verification system using cumulative histogram of surface curvatures for the local and contour line areas is proposed, in this paper. The approach works by finding the nose tip that has a protrusion shape on the face. In feature recognition of 3D face images, one has to take into consideration the orientated frontal posture to normalize after extracting face area from the original image. The feature vectors are extracted by using the cumulative histogram which is calculated from the curvature of surface for the contour line areas: 20, 30 and 40, and nose, mouth and eyes regions, which has depth and surface characteristic information. The L1 measure for comparing two feature vectors were used, because it was simple and robust. In the experimental results, the maximum curvature achieved recognition rate of 96% among the proposed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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