본 논문은 사용자로 하여금 표정공간으로부터 일련의 표정들을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정을 제어할 수 있는 표정공간의 단계적 가시화 기법을 기술한다. 본 기법에 의한 시스템은 무표정 상태를 포함하여 11개의 서로 다른 모션들로 구성된 2400여개의 표정 프레임으로 2차원 표정공간을 구성하였으며, 3차원 아바타의 표정 제어는 사용자가 표정공간을 항해함으로서 수행되어진다. 그러나 표정공간에서는 과격한 표정 변화에서부터 세밀한 표정 변화까지 다양한 표정 제어를 수행할 수 있어야하기 때문에 단계적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 단계적으로 가시화하기 위해서는 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 11개의 클러스터 센터를 가지도록 클러스터링하고, 단계가 증가될 때 마다 클러스터 센터의 수를 두 배씩 증가시켜 표정들을 클러스터링한다. 이때 클러스터 센터와 표정공간에 분포된 표정들의 위치는 서로 다른 경우가 많기 때문에, 클러스터 센터에서 가장 가까운 표정상태를 찾아 클러스터 센터로 간주한다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 단계적 표정 제어를 수행하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
본 연구에서는 사용자의 시점을 인지하고 이에 대응하는 원격지의 스테레오 영상을 획득하여 제공함으로서, 공간적 한계를 탈피하여 원격지를 관찰할 수 있는 시스템을 제공하고자 한다. 시스템 구성을 위하여 인간의 시점 변화에 가장 큰 요인이 되는 좌,우 움직임과 머리의 회전 등의 신체적 동작을 고려하여 설계하였다. 따라서 본 시스템은 크게 사용자의 시선을 분석하기 위한 연산, 3차원 영상획득과 제공을 위한 시스템 제어 및 데이터 전송을 위한 네트워크 통신 등으로 구현되어, 사용자가 동일한 공간에서 특정 대상을 관찰하는 것처럼 자유롭게 동작하며 원격지의 대상을 관찰하더라도 시점에 대응하는 스테레오 영상을 획득하고 3차원 영상으로 제공함으로서 직접적인 관찰과 동일한 시각 효과를 제공하는 시스템을 구현하였다.
본 논문은 2차원 영상에서 커서를 특징 경계로 이동시키는 스내핑(snapping)과 특징 경계를 추출하는 래핑(wrapping)을 3차원 메쉬로 확장하여 메쉬상의 기하적 특징을 사용자가 의도한 대로 추출할 수 있는 기법을 다룬다. 먼저 메쉬상의 나타나는 기하적 특징을 계량화하기 위해 근사 곡률과 움직임 비용함수를 정의한다. 이들 수치 값을 기반으로 기하적 스내핑과 기하적 래핑 알고리즘을 설계한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 얼굴 메쉬와 치아 메쉬상에 나타나는 기하적 특징을 추출하기 위해 적용하였다.
Pose-variation factors present a significant problem in 2D face recognition. To solve this problem, there are various approaches for a 3D face acquisition system which was able to generate multi-view images. However, this created another pose estimation problem in terms of normalizing the 3D face data. This paper presents a 3D head pose-normalization method using 2D and 3D interaction. The proposed method uses 2D information with the AAM(Active Appearance Model) and 3D information with a 3D normal vector. In order to verify the performance of the proposed method, we designed an experiment using 2.5D face recognition. Experimental results showed that the proposed method is robust against pose variation.
본 논문에서는 사각형의 형태를 벗어나 임의의 다각형 평면에 원하는 "카메라 입력 영상", "비디오 클립", 혹은 "3차원 그래픽 실시간 렌더링 영상"등을 보다 쉽게 매핑 시킬 수 있는 인터랙티브 프로젝션 매핑 소프트웨어 시스템을 설계 구현하였다. 제안 시스템은 얼굴 인식 기능을 통하여 사용자 혹은 관객이 프로젝션 매핑 작품 앞에 등장하였음을 인식하고, 관객의 모습이 미디어 콘텐츠의 일부로 실시간 포함되어 임의의 평면에 매핑하는 기능을 포함하고 있다. 제안 시스템은 프로젝션 매핑의 초보자가 쉽게 사용할 수 있도록 텍스트 기반의 구성 파일 (Configuration File)에 매핑 평면과 미디어 콘텐츠의 형태 및 내용을 정의해 주도록 하는 구조로 구성하였다. 제안 시스템의 유용성을 확인하기 위하여, 육면체, 원구형, 사각 평면 형태의 실제의 객체에 다양한 형태의 미디어 콘텐츠를 매핑 한 미디어 작품을 제작하였다.
영상 회의 시스템에서는 현실감을 높이기 위하여 대화 상대방과 시선을 맞추는 eye contact을 만들어 주는 것이 중요하다. 이를 위하여 영상 기반 방법과 모델 기반 방법 등의 시점합성기법이 연구되고 있다. 전자는 계산이 간단하나 부정확하고, 후자는 잡음에 강하고 정확한 영상을 만들어 내지만 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 얼굴 영상을 타원으로 근사화시키고 이를 3차원 공간에서 타원체로 모델링하여 임의의 가상 카메라의 위치에서 영상을 합성하는 방법을 제안하였다. 여러 가지 실험을 통하여 제안한 방법이 계산량이 적으면서도 성능이 우수함을 입증하였다.
사용자가 컴퓨터와 자연스럽고 인간적으로 대화할 수 있고, 사람의 요구에 지능적인 해답을 능동적으로 제시할 수 있는 사용자 인터페이스 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 음성, 펜, 제스쳐인식 등을 비롯한 다양한 방법을 통하여 사람의 의사전달방식을 컴퓨터의 입력수단으로 구현하여 사용자 편의성을 도모하고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터를 블랙박스로 하고, 표면적으로 지능형 3차원 그래픽 얼굴 에이전트와 사용자가 의사소통을 하는 사용자 인터페이스를 대상으로 하였다. 컴퓨터가 단순문제 해결을 위한 도구에서 많은 정보를 다양한 매체를 통해 제공하는 보조자의 역할을 수행하게 되었기 때문에 위의 방법은 보다 적극적인 방법이라 할 수 있다. 이를 위한 기반 기술로써 국어를 발음하는 얼굴 애니메이션을 연구하였다. 발음을 표현하기 위한 데이터로써 디지털 카메라를 사용하여 입술 운동의 특징점의 위치를 조사하였고, 모델링 시스템을 개발하여 데이터를 입력하였다. 적은 데이터로도 복잡한 자유곡면을 표현할 수 있는 B-Spline곡면을 기본데이터로 사용하였기 때문에 애니메이션을 위한 데이터의 양 또한 줄일 수 있었다. 그리고 국어음소의 발음시간 수열에 대한 입술모양의 변화를 조사하여 발음소리와 입술 움직임을 동기화 시킨 발음 애니메이션을 구현하였다.
사람의 얼굴을 비롯한 클로즈업은 인접한 숏들과의 실제적, 잠재적 관계를 통해서 정서를 유발한다. 클로즈업이 아닌 공간도 정서를 표출해내는 감화 이미지를 만들 수 있다. 그러한 공간은 무규정 공간이 된다. 탈 프레임화로 이뤄진 숏들이 파편화되어 제시된 공간은 가로, 세로, 깊이의 3차원상의 좌표를 확인할 수 없는 공간이 되고, 이러한 공간은 4차원 시간과 5차원 정신의 영역을 통해서만 그 공간의 연속성을 확인할 수 있다. 현실에서 나온 공간이지만, 더 이상 현실의 공간이 아닌 셈이다. 무규정 공간을 구성하는 요소들은 그림자들, 빛과 어둠이 교차하는 서정적 추상, 색채, 비어 있는 공간 등을 들 수 있다. 질 들뢰즈는 칼 드레이어와 로베르 브레송의 클로즈업과 공간의 파편화, 탈 프레임화를 통해서, 어떻게 무규정 공간을 구축하고 초월적 스타일로 나아가는지를 살펴본다. 빛과 어둠이 교차하는 서정적 추상은 영화 속 캐릭터들이 처한 선택의 문제, 선택의 조건에 대한 문제를 제기한다.
This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm for robust face recognition. Given a 3D input image, we automatically extract several important 3D facial feature points based on the facial geometry. To estimate 3D head pose accurately, we propose an Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the initial 3D head pose of an input image using Singular Value Decomposition (SVD) method, and then perform a Pose refinement procedure in the normalized face space to compensate for the error for each axis. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately, therefore suitable for 3D face recognition.
내비게이션 단말기에 사용되는 전자지도 제작이 수작업으로 이루어지고 있어 오기가 발생할 수 있기 때문에, 본 논문에서는 내비게이션 정보의 요소로 다루어지는 교통 표지판에 대한 오프라인 자동 인식에 대해 제안하였다. 컴퓨터 비전과 패턴 인식 응용 분야로 2차원 얼굴 인식 분야에 널리 활용되고 있는 주성분분석기법(PCA)과 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 교통표지판을 인식하고자 한다. 먼저 PCA를 이용하여 높은 차원의 2차원 이미지 데이터를 저차원의 특징 벡터영역으로 투영을 시킨다. PCA로부터 구해진 저차원의 특징 벡터를 이용하여 LDA로 분산 매트릭스들 간에 최대가 되고 하고, 분산 매트릭스 내에서는 최소가 되도록 하였다. 실제 도로 환경에서 추출된 교통 신호판의 대부분을 제안된 알고리즘에 의해서 특징 벡터를 40개 이상 사용하였을 경우 92.3%이상의 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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