글로벌 팬데믹으로 전 세계는 삶과 생존을 최우선의 가치로 방향성을 정립하고 디지털 기술을 활용한 새로운 패러다임을 만들어왔다. 언택트는 편리성의 가치를 넘어 방역과 위생 관점에서 필수적인 가치로 변하였고, 산업체 전반의 프로세스를 집체형에서 비대면으로 전환시켰다. 플랫폼은 가상공간에서 유기적인 커뮤니티를 형성하고, 기업은 실재감 기반의 새로운 서비스를 시작하였다. 현실과 유사한 환경 구축에 필요한 실재감을 위해 평면 이미지 중심의 2D에서 다면화된 3D로 정보는 표현, 저장되고 있다. 기업은 메타버스 플랫폼의 증강현실, 가상세계, 거울세계 등의 유형을 필두로 3D 모델링을 활용한 마케팅을 전개하고 있다. 이러한 변화의 시대 흐름에서 국내외 주얼리 브랜드 이커머스 환경의 3D 모델링 현황과 사례를 분석하고, 3D 모델링에 대한 주얼리 산업체의 활용 방안을 제시하는 데 본 연구의 목적이 있다.
This thesis presents a method for 3D modeling of facial expression from frontal and mirror-reflected multi-image. Since the proposed system uses only one camera, two mirrors, and simple mirror's property, it is robust, accurate and inexpensive. In addition, we can avoid the problem of synchronization between data among different cameras. Mirrors located near one's cheeks can reflect the side views of markers on one's face. To optimize our system, we must select feature points of face intimately associated with human's emotions. Therefore we refer to the FDP (Facial Definition Parameters) and FAP (Facial Animation Parameters) defined by MPEG-4 SNHC (Synlhetic/Natural Hybrid Coding). We put colorful dot markers on selected feature points of face to detect movement of facial deformation when subject makes variety expressions. Before computing the 3D coordinates of extracted facial feature points, we properly grouped these points according to relative part. This makes our matching process automatically. We experiment on about twenty koreans the subject of our experiment in their late twenties and early thirties. Finally, we verify the performance of the proposed method tv simulating an animation of 3D facial expression.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.385-391
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2021
3D modeling of the human body is an integral part of computer graphics. Among them, several studies have been conducted on hair modeling, but there are generally few studies that effectively implement hair and face modeling simultaneously. This study has the originality of providing users with customized face modeling and hair modeling that is different from previous studies. For realistic hair styling, We design and realize hair segmentation using FCN, and we select the most appropriate model through comparing PSPNet, DeepLab V3+, and MobileNet. In this study, we use the open dataset named Figaro1k. Through the analysis of iteration and epoch parameters, we reach the optimized values of them. In addition, we experiment external parameters about the location of the camera, the color of the lighting, and the presence or absence of accessories. And the environmental analysis factors of the avatar maker were set and solutions to problems derived during the analysis process were presented.
본 논문은 인공지능(AI)을 이용하여 통일신라 석탑인 '경주 불국사 삼층석탑'의 복원을 위해 3D 모델링 과정을 연구했다. 기존의 3D 모델링 방식은 수많은 Verts와 Face를 생성하므로, 이로 인해 AI 학습에 상당한 시간이 소요한다. 이에 따라, Verts와 Face의 수를 낮추어 더 효율적인 3D 모델링을 수행하는 방식이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 석탑의 구조를 정점 및 면의 수로 분석하고, AI 학습에 최적화된 면수를을 최소화 하도록 모델링 방법을 연구했다. 더불어, 우리나라의 석탑 복원을 위한 인공지능학습에 최적화된 모델링 방법론을 제안하고, 인공지능 학습에 필요한 DataSet 을 확보하는 데 의미가 있다.
본 논문에서는 3차원 스캐너나 카메라, 고가의 소프트웨어를 이용하지 않고 비용과 노력을 크게 절감하면서 자연스러운 얼굴모델링을 효율적으로 수행하는 3차원 얼굴 모델링 시스템을 제안한다. 임의의 정면 얼굴 모습의 2차원 이미지에서 퍼지논리를 이용한 에지검출 방법을 이용하여 각 얼굴 구성 요소의 에지를 검출하고 검출한 에지를 이용하여 3차원 표준 얼굴모델과의 정합 위치를 좀 더 정확히 맵핑시킨다. 또한 이 시스템은 3차원 표준 얼굴모델 메쉬상의 특징점과 2D 얼굴 이미지에서 검출된 에지에 맞게 특징점을 연결하여 정합한 다음 유동적이고 탄력적으로 조정하며 텍스쳐 맵핑함으로써 사실적이고 간편하게 3차원 얼굴 모델을 생성한다.
In this paper, the method which searchs a character of face and transforms it by FACS(Facial Action Coding System) for face modeling is suggested. FACS has a function to build an expression of face to AUs(Action Units) and make various face expressions. The system performs to find accurate Action Units of sample face and use setted AUs. Consequently it carries out the coefficient for transforming face model by 2D AUs matching.
최근 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 3차원 애니메이션에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 3차원 애니메이션에서 중요한 연구 분야 중 하나가 인간을 애니메이션 하는 것이다. 3차원 얼굴을 이용한 애니메이션 제작은 주로 애니메이터에 의해 수작업으로 해당 프레임별로 작업을 진행하므로 많은 노력과 시간, 해당 장비와 3D 소프트웨어를 필요로 했다. 본 논문에서는 정면 얼굴 이미지를 입력하여 쉽고 빠르게 특정얼굴에 근접한 3D 얼굴모델을 생성하는 방법을 구현하였다. 이를 위해 3D 일반모델의 메쉬 데이터를 간략화 하는 기법에 대해서 제안한다.
얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.7-9
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2015
Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.
In this paper, we present a model based 3d facial modeling method for virtual reality application using only one front of face photography. We extract facial feature using facial photography and modify mesh of the basic 3D model by the facial feature. After this , We use texture mapping for more similarity. By experiment, we know that the modeling technic is useful method for Movie, Virtual Reality Application, Game , Clothing Industry , 3D Video Conference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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