본 연구는 한국멀티미디어학회 2010년 7월 멀티미디어학회 논문지 제 13권 7호에 발표된 기존 3차원 캐릭터 모델기반 CGS System 의 Digital 개발 프로세스 중 얼굴 애니메이션 발상단계로써 3D 캐릭터 디자이너가 애니메이션 제작단계에서 아이디어를 창출하고 이를 활용하는 과정에서 반복되어지는 과정을 보다 효과적으로 활용할 수 있는 프로세스를 제안한다. 본 연구를 위해서 캐릭터의 해부학적인 구조로써 감정변화에 따른 3D 캐릭터의 표정연출에 관한 선행 연구 및 극장용 애니메이션 캐릭터 표정 사례연구 통하여 최종 CGS System의 Facial Animation 에 유용한 시스템을 제안하였다.
Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific face image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based face model.
1995년 세계 최초의 극장용 3D 컴퓨터 애니메이션 영화 "토이 스토리"의 흥행성공은 3D 컴퓨터 애니메이션의 산업적 발전에 큰 도약을 할 수 있는 계기를 만들었다. 이에 영향을 받아 TV용 3D 애니메이션 작품들이 다양하게 제작되었으며 게임 분야에서도 고화질의 3D 컴퓨터 애니메이션 게임들이 보편화되었다. 이와 같이 산업적 수요가 확대됨에 따라 막대한 제작 시간 및 비용 절감을 위한 기술적 발달이 활발하게 진행되어왔다. 이에 따라 전통적인 그림 애니메이션 제작 방식에 비하여 3D 컴퓨터 애니메이션의 제작 효율성은 비교를 할 수 없을 정도로 발전되어왔다. 본 논문에서는 3D 컴퓨터 애니메이션 제작의 효율성 제고를 위하여 얼굴 표정 애니메이션 마커리스(Markless 이하: 마커리스) 모션캡처 시스템들을 실험 및 비교분석하였다. 이미지 메트릭스(Image Metrics)사 제품인 페이스웨어(Faceware) 시스템은 모션캡처 인식 및 적용 과정의 복잡성은 있지만 정교함 측면에서 장점이 있으며, 페이스쉬프트(Faceshift)사 제품인 페이스쉬프트(Faceshift) 시스템은 실시간 모션 인식 및 적용의 신속성이 장점인 반면 정교함이 상대적으로 떨어진다는 결과를 도출하였다. 본 논문의 비교 분석 결과가 애니메이션 제작을 제작 할 때, 제작 시간 및 비용, 결과물의 정교함 정도 및 활용 매체에 따라 가장 효율적인 얼굴 표정 애니메이션 제작을 위한 모션캡처 및 키 프레임 애니메이션 제작 방식의 선택에 기초 자료가 되기를 기대한다.
본 논문은 광학식 동작 포착 장비를 사용해 얼굴과 동작을 동시에 포착할 경우 발생하는 불완전한 표정 데이터의 복원에 관한 연구를 다룬다. 일반적으로 동작 포착과 표정 포착은 필요 해상도에서 차이가 나며, 이로 인해 동작과 표정을 동시에 포착하기 힘들었다. 본 연구에서는 표정과 동작의 동시 포착을 위해, 기존의 작은 마커를 촘촘히 얼굴에 부착하는 표정 포착 방식에서 탈피하여 적은 수의 마커만을 이용하여 표정을 포착하고, 이로부터 세밀한 얼굴 표정을 복원하는 방법을 제안한다. 본 방법의 핵심 아이디어는 얼굴 표정의 움직임을 미리 데이터베이스화하여, 적은 수의 마커로 표현된 얼굴 표정을 복원하는 것이다. 이를 위해 주성분분석을 사용하였으며, 제안된 기술을 실제 동적인 장면에 활용하여 표정의 복원이 잘 됨을 검증하였다.
본 논문에서는 실제 수화자의 관점에서 기존 수화 아바타의 한계와 문제점을 지적한다. 이를 해결하기 위하여 손 모양, 손 방향, 손 운동을 비롯하여 입술 움직임, 얼굴 표정, 안색, 운동자 움직임, 몸동작 등을 통해 수화를 보다 자연스럽게 표현할 수 있는 수화 아바타를 개발하였다. 또한, 데이터베이스의 성능을 높이기 위해 손의 움직임과 함께 다른 신체 요소들의 움직임을 구조적으로 같이 기술할 수 있는 하이퍼 수화 문장을 제안한다. 개발된 시스템의 우수성을 보이기 위해 실제 청각 장애인을 대상으로 설문조사를 수행하여 시스템의 사용성을 평가하였다.
본 연구는 3D캐릭터 개발에 효율성을 높이고, 보다 인간의 표정에 가까운 캐릭터표정을 제작하기 위하여 실시되었다. 각 연령층별, 성별, 직위 등의 계층으로 각 감정영역을 데이터화하여 하나의 시스템으로 연동되어진다면 애니메이션, 만화, 연기 및 다양한 영상 엔터테인먼트산업과 이에 필요한 인력양성에 고무적인 반향을 일으킬 수 있을 것으로 사료된다. 이에 그 기반연구로 실시된 선행 연구를 바탕으로 이번 연구에서는 연구영역 중 1개 계층 8대 감정영역에 대한 표본연구로 진행하였다. 이로써 인간의 감정과 표현 간에는 일련의 연계성이 존재하며, 특히 표정에서 나타나는 비언어적 감성기호들을 범주화할 수 있다는 가정을 증명할 수 있었다. 그러나 인간의 풍부한 감정은 하나의 자극에 대한 단일감정보다는 다수 또는 지속자극에 대한 복합기호로서 표출되므로 이에 대한 통제는 많은 어려움이 있고, 본 연구에서 제시한 연구 모델은 각 영역별, 척도별 단일 감정에 대한 내용만을 다루기 위해 실험환경을 일부 조작하였다. 본 연구의 결과는 다양한 미디어제작에 필요한 가상캐릭터의 표정, 의인화 등을 위한 주요한 데이터로 활용가능하며, 향후 연구에서는 더 많은 표본에 대한 폭넓은 데이터베이스 구축과 상대적 비교검증이 이루어져야한다.
컴퓨터 분야에서 얼굴근육 이미지합성은 살아있는 것 같은 모델을 실현하기 위한 가장 실재적인 접근방법 중의 하나이며, 얼굴근육 모델은 얼굴조직 성분과 근육으로 구성된다. 이 모델에서 얼굴 조직 성분에 영향을 주는 힘(force)은 각 근육의 수축강도로써 계산되어지고, 각 근육 파라메터의 결합은 명확한 얼굴표현으로 결정한다. 또한 각 근육 파라메터는 실험과 샘플 사진과 근육편집기로 생성한 명확한 이미지를 비유하여 에러처리과정을 통해 결정된다. 이 논문에서 신경회로망을 사용한 2D(Two-Dimension) 지시점의 움직임으로부터 얼굴근육의 자동인식 방법을 제안하고자 하며, 얼굴모델을 기반으로 한 물리학적 제한하에 캡처된 이미지에서 정보 흐름과 2D 포인트로부터 3D(Three-Dimension) 움직임 인식을 하고자 한다.
다양한 얼굴 포즈 검출 및 인식은 매우 어려운 문제로서, 이는 특징 공간상의 다양한 포즈의 분포가 정면 영상에 비해 매우 흩어져있고 복잡하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 기존의 얼굴 인식 방법들이 제한 사항으로 두었던 입력 영상의 다양한 포즈 및 표정에 강인한 얼굴 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저, TLS 모델을 사용하여 얼굴 영역을 검출한 뒤, 얼굴의 구성요소를 통하여 얼굴 포즈를 추정한다. 추정된 얼굴 포즈는 3차원 X-Y-Z축으로 분해되는데, 두 번째 과정에서는 추정된 벡터를 통하여 만들어진 가변 템플릿과 3D CAN/DIDE모델을 이용하여 얼굴을 정합한다 마지막으로 정합된 얼굴은 분석된 포즈와 표정에 의하여 얼굴 인식에 적합한 정면의 정규화 된 얼굴로 변환된다. 실험을 통하여 얼굴 검출 모델의 사용과 포즈 추정 방법의 타당성을 보였으며, 포즈 및 표정 정규화를 통하여 인식률이 향상됨을 확인하였다.
로봇과 인간의 상호작용에서 언어에 의한 정보 전달은 상호작용의 한계가 있으므로, 더욱 원활하고 효율적인 의사소통과 나아가 로봇의 감정 표현까지 구현하기 위해서는 비언어적 커뮤니케이션이 필요하다. 본 연구에서는 쇼핑을 지원하는 로봇을 전제로 하여 쇼핑 행태에 따른 7가지 비언어적 정보를 도출하였다. 도출된 비언어적 정보의 요소로서 표정을 선정하고, 2D 분석을 통하여 얼굴 구성요소를 코드화 하였다. 얼굴 구성요소의 코드를 조합한 3D 애니메이션을 이용하여 비언어적 정보의 표현에 대한 유의성을 분석하였다. 분석 결과, 제안된 비언어적 정보의 표현 방법은 높은 수준의 유의성을 보여 비언어적 정보 연구의 기초자료로서 활용 가능성이 확인되었다. 다만, '당황'의 경우 코드화된 얼굴 구성 요소의 모양 적용에 한계가 있으며 보다 체계적 연구가 요구된다.
이 연구는 한국인 성인 시신의 얼굴근육을 해부하고 삼차원 스캔하여, 사실적인 얼굴근육의 형태를 삼차원 오브젝트를 만들고, 이를 통해 표정을 재현하여 카데바 얼굴근육의 복합적인 움직임을 삼차원적으로 관찰 가능한 교육 자료를 제작하는데 목적이 있다. 카데바 해부 사진 자료를 이용하여, 얼굴근육에 대해 삼차원 모델링 하였고, 네 가지 표정(슬픔, 미소, 놀람, 분노)에 따라 얼굴근육이 변화하는 삼차원 영상을 제작하였다. 이를 통해, 삼차원으로 구현한 카데바 얼굴근육의 복합적인 작용과 다양한 표정 변화를 확인할 수 있었다. 이 연구결과는 얼굴근육의 개별적인 기능에 대한 정량적인 자료를 확인할 수는 없지만, 사실적이고 입체적인 카데바의 얼굴근육 형태를 관찰할 수 있고, 복합적인 얼굴근육의 작용으로 인한 표정 변화를 확인할 수 있다. 이러한 자료는 얼굴근육의 해부학적 교육 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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