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.
본논문에서는 3차원 3D 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 3D 얼굴 모델을 생성하고 향후의 얼굴을 예측하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 3차원 텍스처매핑, 얼굴 정의 파라미터 입력 도구, 3차원 예측 알고리즘으로 구성 되어 있다. 3차원 텍스처매핑 기능에서는 3D 스캐너로 획득한 얼굴 모델과 사진 이미지를 이용하여 특정 연령에서의 새로운 얼굴모델을 생성한다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 메쉬 데이터에 정면과 좌우 측면의 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑하였다. 얼굴 정의 파라미터 입력도구는 3차원 텍스처매핑에 필요한 사용자 인터페이스 도구로서, 얼굴 모델의 정확한 재질값을 얼굴 사진으로부터 얻기 워하여 사진과 3D 얼굴 모델의 특징점을 일치시키는데 사용된다. 본 연구에서는 한 얼굴의 향후 연령대에서의 얼굴 모델을 구하기 위하여 100여개의 얼굴 스캔 데이터베이스를 이용한 통계적 분석에 의해 재질값을 예측 계산하여 해상도 높은 재질값을 가지는 모든 연령대의 3D 얼굴모델을 구성하였다.
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.
본 논문에서는 3차원 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 고화질의 3차원 얼굴 모델과 모핑 애니메이션을 생성하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 얼굴 특징점 입력 도구, 얼굴 텍스처매핑 인터페이스, 3차원 얼굴 모핑 인터페이스로 구성되어 있다. 얼굴 특징점 입력 도구는 3차원 텍스처매핑과 모핑 애니메이션을 위한 보조 도구로서 얼굴의 특징점을 입력하여 텍스처매핑과 임의의 두 얼굴간의 모핑 영역을 정할 때 사용된다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 얼굴의 기하 데이터에 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑한다. 3D 얼굴모핑은 얼굴 특징점 입력 도구로부터 얻은 특징점을 중심으로 얼굴 영역을 분류하여 임의의 두 얼굴 간의 영역간 매핑을 실현한다. 본 시스템은 사용자가 별도의 프로그래밍 작업 없이 대화형 인터페이스에서 3D 스캐너에서 획득한 얼굴 메쉬 데이터를 이용하여 사진 이미지로 텍스처 매핑을 실행하여 사실적인 3D 얼굴 모델을 얻을 수 있고, 임의의 서로 다른 얼굴 모델들간의 모핑 애니메이션을 쉽게 실현할 수가 있다.
Pose variation is a critical problem in face recognition. Three-dimensional(3D) face recognition techniques have been proposed, as 3D data contains depth information that may allow problems of pose variation to be handled more effectively than with 2D face recognition methods. This paper proposes a pose-normalized 3D face modeling method that translates and rotates any pose angle to a frontal pose using a plane fitting method by Singular Value Decomposition(SVD). First, we reconstruct 3D face data with stereo vision method. Second, nose peak point is estimated by depth information and then the angle of pose is estimated by a facial plane fitting algorithm using four facial features. Next, using the estimated pose angle, the 3D face is translated and rotated to a frontal pose. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we designed 2D and 3D face recognition experiments. The experimental results show that the performance of the normalized 3D face recognition method is superior to that of an un-normalized 3D face recognition method for overcoming the problems of pose variation.
본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.
본 논문은 3D 그래픽 기술을 활용하여 사용자의 실제 모습과 같은 3D 얼굴 모델을 구현하고, 구현된 얼굴 모델을 활용하여 성형 시술 전과 후를 가상으로 비교함으로 성형수혜자의 만족도를 높이는 응용프로그램인 3D 가상 얼굴 성형 시스템에 대한 연구 및 구현이다. 사용자의 실물과 최대한 유사한 원형 3D 얼굴 모델링 제작을 위한 3D 모델링 기법과 피부를 표현하는 맵핑 기법, 그리고 데이터베이스 시스템을 사용한 얼굴 데이터의 저장 및 사용자 맞춤 가이드 시스템을 구현한다. 또한, 세부적인 미세 조정을 위한 변형 Controller를 구현하여 얼굴의 미세한 변화를 나타낼 수 있다. 본 논문에서 구현한 3D 얼굴 성형 시스템은 성형외과 등에서 사용되고 있는 이미지를 활용한 시스템에 비하여 정확성, 편리성, 만족도가 높은 결과를 보여주고 있다.
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.
본 논문에서는 디자이너가 제작한 3차원얼굴 모델을 생성하기 위해 표준 3차원 얼굴 모델을 변형하는 방법을 제시한다. 3차원 얼굴 모델을 변형하는 방법에는 근육에 기반 한 얼굴 변형 방법이 대표적인데, 본 논문에서는 기존의 얼굴 근육에 기반 한 얼굴 변형방법의 비효율적인 면을 개선하고 근육에 기반 한 보다 직관적인 얼굴 변형을 위해 얼굴 근육 운동 예측맵을 정의하고 이를 이용하여 근육을 독립적으로 처리하고 정의 했던 기존의 단점과 근육의 배치와 설정작업을 개선하고자 한다.
최근 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 3차원 애니메이션에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 3차원 애니메이션에서 중요한 연구 분야 중 하나가 인간을 애니메이션 하는 것이다. 음함수 곡면 모델은 3D 캐릭터나 유체 등과 같은 복잡한 곡면으로 이루어진 객체들에 대한 3D 모델링이 용이하고 적은 양의 데이터로 다양한 형태의 곡면을 표현할 수 있다. 본 논문에서는 음함수 프리미티브를 이용한 얼굴 모델 생성 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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