가상인간은 가상공간(가상 현실, 혼합 현실, 메타버스 등)에서 Unity와 같은 3D Engine 전용 모델링 도구로 구현된다. 실제 사람과 유사한 외모, 목소리, 표정이나 행동 등을 구현하기 위해 다양한 가상인간 모델링 도구가 도입되었고, 어느 정도 수준까지 인간과 의사소통이 가능한 가상인간을 구현할 수 있게 되었다. 하지만, 지금까지의 가상인간 의사소통 방식은 대부분 텍스트 혹은 스피치만을 사용하는 단일모달에 머물러 있다. 최근 AI 기술이 발전함에 따라 가상인간의 의사소통 방식은 과거 기계 중심의 텍스트 기반 시스템에서 인간 중심의 자연스러운 멀티모달 의사소통 방식으로 변화할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 다양한 대화 데이터셋으로 미세조정한 인공신경망을 사용해 사용자와 자연스럽게 대화 할 수 있는 가상인간을 구현하고, 해당 가상인간이 생성하는 문장의 감정값을 분석하여 이에 맞는 표정을 발화 중에 나타내는 시스템을 구현하여 사용자와 가상인간 간의 실시간 멀티모달 대화가 가능하게 하였다.
스마트폰 기반 3D 아바타를 이용하여 임의의 표정을 합성 및 제어하여 애니메이션 할 수 있는 방법과 응용을 제안한다. 사용될 아바타에 표현되는 임의의 표정 Data Set을 PCA로 처리 후, 인간의 가장 기본적인 6 표정으로 컨트롤러 축을 생성한다. 만들어진 제어기에, 임의의 연속 표정을 유저에 의해 정해진 시간에 생성하여 애니메이션 할 수 있는 방법을 시스템을 제안하다. 빠른 계산을 장점으로 하는 본 제어기는 스마트폰 환경에 맞게 탑재 되었으며, 이 제어기를 활용하여 모델워킹 모션에 다양한 표정을 적용할 수 있는 시스템을 구현하였다.
3D 캐릭터 애니메이션은 영화, 광고, 게임, 사이버아이돌 등 다양한 엔터테인먼트 요소로 하여 영상산업에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 기술적인 발달로 3D 캐릭터 애니메이션은 다양한 연출과 사실적인 표현이 가능하였지만 인체 해부학적 이해가 없이 캐릭터를 제작한다면 비례와 구조에 맞지 않은 캐릭터가 제작되어 진다. 인체 해부학은 신체구조를 해부학으로 분석하여 캐릭터 모델링 제작에 많은 도움을 주고, 캐릭터 애니메이션을 제작할 때도 신체 움직임이나 얼굴표정을 정밀하게 제작할 수 있는 기본 지식이라 할 수 있다. 이에 본고에서는 인체의 구조와 인체의 비례를 살펴보고 인체 해부학적 이해를 바탕으로 3D 캐릭터 모델링과 애니메이션 제작방법에 중점을 두었다.
The emotional interface is essential technology for the robot to provide the proper service to the user. In this research, we developed emotional components for the service robot such as a neural network based facial expression recognizer, emotion expression technologies based on 3D graphical face expression and joints movements, considering a user's reaction, behavior selection technology for emotion expression. We used our humanoid robots, AMI and AMIET as the test-beds of our emotional interface. We researched on the emotional interaction between a service robot and a user by integrating the developed technologies. Emotional interface technology for the service robot, enhance the performance of friendly interaction to the service robot, to increase the diversity of the service and the value-added of the robot for human. and it elevates the market growth and also contribute to the popularization of the robot. The emotional interface technology can enhance the performance of friendly interaction of the service robot. This technology can also increase the diversity of the service and the value-added of the robot for human. and it can elevate the market growth and also contribute to the popularization of the robot.
현재 전 세계적으로 미래 수익 사업의 일환으로 각광받고 있는 분야 중 하나는 3D이다. 3D는 현실세계와 가상현실 세계의 차원을 함께 공존시켜주며 형태 및 질감 등을 느낄 수 있게 해주어 기존의 평면적인 2D에서 입체적인 3D로 변화하고 공존의 시대적 현실을 잘 보여주고 있기 때문이다. 3D에 대한 사람들의 관심은 3D아바타를 바탕으로 하는 영화를 통하여 확산되었다. 또한 현재 대기업들의 3D TV 시장으로의 시장 변화 역시 3D시장의 개척에서 도약의 시대로 한층 더 업그레이드 시키게 되었다. 또한 이와 동시에 세계의 현대인이라면 필수품이 되어가고 있는 스마트폰의 열풍 또한 새로운 핸드폰 시장과 IT 시장의 혁신을 이루었으며. 스마트 폰은 작은 컴퓨터라 불릴 정도로, 그 파급속도와 여파는 전화, 인터넷의 혁신만큼 많은 이슈를 남기고 있다. 스마트폰은 말 그대로 똑똑한 폰으로 여러 가지 기능을 할 수 있는 핸드폰이다. 현재 iPhone, Android. Windows Phone외에 다수의 스마트폰이 출시되어 있다. 위의 전체적인 향후의 전망과 비즈니스 서비스 모델을 위하여 스마트폰에 가상의 3D캐릭터를 카메라로 입력받아 3D 표정아바타를 사람의 얼굴에 합성할 수 있고 카메라로 사용자의 감성 표정을 인식하여 합성된 아바타를 실시간 다른 휴대전화 사용자에게 정합, 전송, 통신 할 수 있는 실시간 감성융합 영상통신 서비스 어플리케이션의 개발하고자 한다.
Ratyal, Naeem;Taj, Imtiaz;Bajwa, Usama;Sajid, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4903-4929
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2018
In this study, a fully automatic pose and expression invariant 3D face alignment algorithm is proposed to handle frontal and profile face images which is based on a two pass course to fine alignment strategy. The first pass of the algorithm coarsely aligns the face images to an intrinsic coordinate system (ICS) through a single 3D rotation and the second pass aligns them at fine level using a minimum nose tip-scanner distance (MNSD) approach. For facial recognition, multi-view faces are synthesized to exploit real 3D information and test the efficacy of the proposed system. Due to optimal separating hyper plane (OSH), Support Vector Machine (SVM) is employed in multi-view face verification (FV) task. In addition, a multi stage unified classifier based face identification (FI) algorithm is employed which combines results from seven base classifiers, two parallel face recognition algorithms and an exponential rank combiner, all in a hierarchical manner. The performance figures of the proposed methodology are corroborated by extensive experiments performed on four benchmark datasets: GavabDB, Bosphorus, UMB-DB and FRGC v2.0. Results show mark improvement in alignment accuracy and recognition rates. Moreover, a computational complexity analysis has been carried out for the proposed algorithm which reveals its superiority in terms of computational efficiency as well.
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.
Digital imaging technology has advanced beyond the limits of the multimedia industry IT convergence, and to develop a complex industry, particularly in the field of object recognition, face smart-phones associated with various Application technology are being actively researched. Recently, face recognition technology is evolving into an intelligent object recognition through image recognition technology, detection technology, the detection object recognition through image recognition processing techniques applied technology is applied to the IP camera through the 3D image object recognition technology Face Recognition been actively studied. In this paper, we first look at the essential human factor, technical factors and trends about the technology of the human object recognition based SPFACS(Smile Progress Facial Action Coding System)study measures the smile detection technology recognizes multi-faceted object recognition. Study Method: 1)Human cognitive skills necessary to analyze the 3D object imaging system was designed. 2)3D object recognition, face detection parameter identification and optimal measurement method using the AAM algorithm inside the proposals and 3)Face recognition objects (Face recognition Technology) to apply the result to the recognition of the person's teeth area detecting expression recognition demonstrated by the effect of extracting the feature points.
The paper proposes a novel framework for 3D face verification using dimensionality reduction based on highly distinctive local features in the presence of illumination and expression variations. The histograms of efficient local descriptors are used to represent distinctively the facial images. For this purpose, different local descriptors are evaluated, Local Binary Patterns (LBP), Three-Patch Local Binary Patterns (TPLBP), Four-Patch Local Binary Patterns (FPLBP), Binarized Statistical Image Features (BSIF) and Local Phase Quantization (LPQ). Furthermore, experiments on the combinations of the four local descriptors at feature level using simply histograms concatenation are provided. The performance of the proposed approach is evaluated with different dimensionality reduction algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Orthogonal Locality Preserving Projection (OLPP) and the combined PCA+EFM (Enhanced Fisher linear discriminate Model). Finally, multi-class Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to carry out the verification between imposters and customers. The proposed method has been tested on CASIA-3D face database and the experimental results show that our method achieves a high verification performance.
최근 딥 러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정인식 기술이 상당한 진보를 이루었다. 그러나 기존 얼굴표정인식 기법들은 제한된 환경에서 취득한 인위적인 동영상에 대해 주로 개발되었기 때문에 실제 wild 한 환경에서 취득한 동영상에 대해 강인하게 동작하지 않을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 3D CNN, 2D CNN 그리고 RNN 의 새로운 결합으로 이루어진 Deep neural network 구조를 제안한다. 제안 네트워크는 주어진 동영상으로부터 두 가지 서로 다른 CNN 을 통해서 영상 내 공간적 정보뿐만 아니라 시간적 정보를 담고 있는 특징 벡터를 추출할 수 있다. 그 다음, RNN 이 시간 도메인 학습을 수행할 뿐만 아니라 상기 네트워크들에서 추출된 특징 벡터들을 융합한다. 상기 기술들이 유기적으로 연동하는 제안된 네트워크는 대표적인 wild 한 공인 데이터세트인 AFEW 로 실험한 결과 49.6%의 정확도로 종래 기법 대비 향상된 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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