• 제목/요약/키워드: 3차원 얼굴

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동영상과 3차원 얼굴 모델이 자동 정합 (An Automatic Matching between Video Frames and 3D Facial Model)

  • 이정;김창헌
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.613-615
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    • 2001
  • 본 논문은 동영상 내의 얼굴을 특정인 얼굴로 자동 변환 및 정합하는 기술을 제안한다. 얼굴에 나타난 동작이나 표정은 높은 자유도로 인하여 기존에 사용되어온 2차원적이고 고정된 물체 위주의 동영상 정합 기술로는 자연스러운 결과물을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 입력 받은 정면 유사방향의 사진으로부터 3차원 얼굴 모델을 복원한다. 각 프레임에 등장한 얼굴의 3차원 방향을 추출하여 복원한 3차원 얼굴 모델에 적용한 후 대체할 얼굴 영역에 저합시킨다. 정합 과정 시 비디오 프레임 내의 조명효과와 얼굴색 등을 분석하고 3차원 얼굴 모델에 블렌딩하여 비디오 프레임과 자연스럽게 정합할 수 있도록 한다.

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3차원 모델을 사용한 애니메이션 캐릭터 얼굴의 합성 (Synthesizing Faces of Animation Characters Using a 3D Model)

  • 장석우;김계영
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.31-40
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    • 2012
  • 본 논문에서는 3차원의 얼굴모델을 생성하여 사용자의 얼굴을 애니메이션 캐릭터의 얼굴에 자연스럽게 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 정면과 측면의 직교하는 2장의 2차원 얼굴영상을 입력 받아 얼굴의 주요 특징을 템플릿 스테이크를 이용하여 추출하고, 추출된 특징점에 맞게 일반적인 3차원 얼굴 모델을 변형시킴으로써 사용자의 얼굴 형태에 적합한 얼굴 모델을 생성한다. 그리고 2장의 얼굴 영상으로부터 얻어지는 텍스처 맵을 3차원의 얼굴 모델에 매핑하여 현실감 있는 개인화된 얼굴 모델을 생성한다. 그런 다음, 개인화된 3차원의 얼굴모델을 애니메이션 캐릭터 얼굴의 위치, 크기, 표정, 회전 정보를 반영하여 캐릭터 얼굴에 자연스럽게 합성함으로써 현실감 있는 사용자 맞춤형 애니메이션을 제작한다. 실험에서는 제안된 캐릭터 얼굴 합성 방법의 성능을 검증하기 위해서 수행한 여러 가지 실험결과를 보인다. 본 논문에서 제안된 방법은 애니메이션 영화, 게임, 캐릭터를 이용한 여러 가지 응용 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

애니메이션 캐릭터 얼굴의 3차원 회전정보 측정 (Estimation of 3D Rotation Information of Animation Character Face)

  • 장석우;원선희;최형일
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.49-56
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    • 2011
  • 최근들어 문화산업이 발전함에 따라 애니메이션 콘텐츠가 급속히 보급되고 있다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 영상 대신 2차원의 애니메이션 캐릭터 영상을 효과적으로 분석하여 캐릭터의 얼굴을 추출한 후, 3차원적인 얼굴의 회전정보를 측정하고, 이를 3차원 얼굴 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 처음으로 입력되는 애니메이션 캐릭터 얼굴을 받아들여 얼굴과 얼굴의 주요 구성요소들의 주요 색상을 학습하고, 이를 주색상 모델로 생성한다. 그런 다음, 생성된 주색상 모델을 이용하여 새롭게 입력되는 애니메이션 캐릭터의 얼굴영역과 눈영역을 추출한 후, 추출된 영역으로부터 기준 좌표계와 대상 좌표계를 설정한다. 그리고 이 두 좌표계의 기하학적인 관계를 이용하여 애니메이션 캐릭터 얼굴이 3차원적으로 회전한 정보를 추출한다. 마지막으로, 추출된 3차원 회전정보를 시각적으로 용이하게 확인하기 위해서 3차원의 얼굴 모델에 회전정보를 반영하여 화면에 표현한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터 얼굴의 3차원 회전 정보 추출 방법의 성능을 평가하기 위한 실험결과를 보인다.

얼굴 특징점 자동 추출 오류에 강인한 3차원 얼굴 복원 방법 (A 3D Face Reconstruction Method Robust to Errors of Automatic Facial Feature Point Extraction)

  • 이연주;이성주;박강령;김재희
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권1호
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    • pp.122-131
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    • 2011
  • 최근에 널리 사용되고 있는 단일 영상 기반의 3차원 얼굴 복원 방법인 변형 가능한 3차원 얼굴 형상 모델(3D morphable shape model)은 입력 영상으로부터 2차원 얼굴 특징점들을 정확하게 추출할 경우, 입력 얼굴과 유사한 3차원 얼굴 형상을 생성할 수 있다. 그러나 실시간 3차원 얼굴 복원 시스템과 같이 사용자의 협조가 불가능한 경우에는 자동으로 얼굴 특징점들을 추출해야 하기 때문에, 특징점 추출 오류가 발생하여 정확한 3차원 얼굴 형상을 생성하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 추출 시 오추출 특징점과 정추출 특징점을 자동으로 분류하고, 정추출 특징점들만을 이용하여 3차원 얼굴을 복원하는 방법을 제안하였다. 실험결과에서는 특징점 자동 추출 오류를 고려하지 않은 기존 방법과 비교한 결과, 제안방법의 3차원 얼굴 복원 성능이 크게 향상되었음을 확인하였다.

3D 모델과 Optical flow를 이용한 실시간 얼굴 모션 추정 (Pose Estimation of Face Using 3D Model and Optical Flow in Real Time)

  • 권오륜;전준철
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.780-785
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    • 2006
  • HCI, 비전 기반 사용자 인터페이스 또는 제스쳐 인식과 같은 많은 분야에서 3 차원 얼굴 모션을 추정하는 것은 중요한 작업이다. 연속된 2 차원 이미지로부터 3 차원 모션을 추정하기 위한 방법으로는 크게 외형 기반 방법이나 모델을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 동영상으로부터 3 차원 실린더 모델과 Optical flow를 이용하여 실시간으로 얼굴 모션을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 초기 프레임으로부터 얼굴의 피부색과 템플릿 매칭을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에 3 차원 실린더 모델을 투영하게 된다. 연속된 프레임으로 부터 Lucas-Kanade 의 Optical flow 를 이용하여 얼굴 모션을 추정한다. 정확한 얼굴 모션 추정을 하기 위해 IRLS 방법을 이용하여 각 픽셀에 대한 가중치를 설정하게 된다. 또한, 동적 템플릿을 이용해 오랫동안 정확한 얼굴 모션 추정하는 방법을 제안한다.

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적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 사진의 3차원 모델링 시스템 (Face Picture the 3D Modeling System Using a Small Set of Feature Points)

  • 김종찬;박경숙;정선인;허영남;김응곤
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.628-630
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    • 2001
  • 사용자에게 친근감 있는 인터페이스를 제공하는 얼굴 모델링에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존 방법인 3차원 스캐너가 카메라를 이용하지 않고 얼굴의 정면상과 측면상의 사진을 이용하여 크기와 배경의 복잡성에 상관없이 일반적인 특징점을 추출하여 삼각형 메쉬로 구성된 표준 모델을 생성하고 이를 이용해서 3차원 얼굴의 형태를 생성하는 시스템을 제안한다. 추출된 특징점은 각개인의 얼굴 형태에 맞게 변형함으로서 좀더 현실적인 3차원 얼굴 모델링을 제공한다.

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얼굴 메쉬와 이미지의 동적 매칭을 이용한 개인 아바타의 3차원 얼굴 합성 (Individual 3D facial avatar synthesis using elastic matching of facial mesh and image)

  • 강명진;김창헌
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.600-602
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    • 1998
  • 본 논문은 정면과 측면 얼굴 이미지의 특성을 살린 3차원 개인 아바타 합성에 관한 연구이다. 표준 얼굴 메쉬를 얼굴 이미지의 특징점에 맞추려는 힘을 특징점 이외의 점들까지의 거리에 대한 가우스 분포를 따라 부드럽게 전달시켜 매쉬를 탄성있게 변형하는 힘으로 작용시켜 메쉬를 얼굴 이미지의 윤곽선을 중심으로 매칭시키고, 매칭된 메쉬가 매칭 이전의 메쉬의 기하학적 특성을 유지할 수 있도록 메쉬에 동적 피부 모델을 적용한다. 이렇게 생성한 3차원 메쉬에 이미지를 텍스춰 매핑하여 개인 특성을 살린 3차원 개인 아바타를 생성한다.

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반복적 확장 칼만 필터를 이용한 얼굴의 3차원 움직임량 추정 (3-D Facial Motion Estimation Using Iterative Extended Kalman Filter)

  • 박강령;김재희
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권1호
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    • pp.28-34
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    • 2001
  • 컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.

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파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용한 3차원 얼굴 모델 텍스쳐링 기법 (3D Face Model Texturing Using Panorama Image Stitching)

  • 조광현;김계영;최형일
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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    • pp.47-49
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    • 2011
  • 본 논문에서는 사용자의 정면, 측면 영상을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 적합한 텍스쳐 맵을 생성, 이를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 기존 3차원 얼굴 모델은 매핑 할 텍스쳐 영상들을 하나로 통합하여 이를 원통형 좌표계를 통해 텍스쳐링 하는 방법이 이용되고 있다. 이때 정면과 측면의 영상을 3차원 얼굴 모델의 중심축을 기준으로 계산하여 좌표에 맞게 투영시키고 통합 및 보간하여 텍스쳐링 하게 된다. 사용자는 이를 위하여 정면과 측면 영상을 원통형 좌표에 맞게 통합시키는 작업이 필요하다. 본 논문은 사용자에게 수반되는 이러한 작업을 줄이고 발생될 수 있는 텍스쳐의 왜곡을 최소화하기 위한 방법을 제시한다. 2차원 정면 측면 이미지를 3차원 얼굴모델에 투영시키고 정면과 측면을 구분하여 각 텍스쳐 간 경계 부분을 자연스럽게 처리하기 위해 파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용하여 텍스쳐링 한 뒤 얼굴 모델을 생성하는 방법에 대해서 기술한다.

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3차원 얼굴 모델 링 을 이 용한 표정 합성 (Facial Expression Synthesis Using 3D Facial Modeling)

  • 심연숙;변혜란;정찬섭
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 1998년도 추계학술발표 논문집
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    • pp.40-44
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    • 1998
  • 사용자에 게 친근감 있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.[5][6] 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 표정 합성을 위한 애니메이션 방법 을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특정 사람에게 정합 하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다 본 논문에서는 한국인의 자연스러운 얼굴 표정합성을 위하여, 한국인의 표준얼굴에 관한 연구결과를 토대로 한국인 얼굴의 특징을 반영한 일반모델을 만들고 이를 이용하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있도록 하였다. 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반 한 표정 합성방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다.

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