본 논문에서는 일곱 가지의 기본적인 감정 정보를 자동으로 파악하고 얼굴을 PDA 상에서 렌더링할 수 있는 얼굴 표정의 인식 및 합성 시스템을 제시한다. 얼굴 표정 인식을 위해서 먼저 카메라로부터 획득한 영상으로부터 얼굴 부분을 검출한다. 그리고 나서 기하학적 또는 조명으로 인한 보정을 위해 정규화 과정을 거친다. 얼굴 표정을 분류하기 위해서는 Gabor wavelets 방법을 enhanced Fisher 모델과 결합하여 사용할 때가 가장 좋은 결과를 보였다. 본 표정 분류에서는 일곱 가지 감정 가중치가 결과로 제시되고, 그러한 가중 정보는 모바일 네트웍을 통하여PDA 상으로 전송되어 얼굴 표정 애니메이션에 이용되어진다. 또한 본 논문에서는 고유한 얼굴 캐릭터를 가진 3차워 아바타를 생성하기 위하여 카툰 쉐이딩 기법을 채택하였다. 실험 결과 감정 곡선을 이용한 얼굴 표정 애니메이션은 선형 보간법 보다 감정 변화의 타이밍을 표현하는데 더 효과적인 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3473-3487
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2020
In this paper, we present a new approach to creating speech animation with emotional expressions using a small set of example models. To generate realistic facial animation, two example models called key visemes and expressions are used for lip-synchronization and facial expressions, respectively. The key visemes represent lip shapes of phonemes such as vowels and consonants while the key expressions represent basic emotions of a face. Our approach utilizes a text-to-speech (TTS) system to create a phonetic transcript for the speech animation. Based on a phonetic transcript, a sequence of speech animation is synthesized by interpolating the corresponding sequence of key visemes. Using an input parameter vector, the key expressions are blended by a method of scattered data interpolation. During the synthesizing process, an importance-based scheme is introduced to combine both lip-synchronization and facial expressions into one animation sequence in real time (over 120Hz). The proposed approach can be applied to diverse types of digital content and applications that use facial animation with high accuracy (over 90%) in speech recognition.
최근 사용자에게 친근감있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 얼굴은 인간의 신체부위 중 가장 쉽게 개개인을 구분할 수 있고, 감정과 정서 등의 내적 상태를 명백하게 이해할 수 있도록 해주는 중요한 의사소통의 수단으로 여겨지고 있다. 이러한 얼굴은 이용하여 인간과 컴퓨터간의 의사 전달에 있어서 효율적으로 인간의 감정을 인식하고 전달하여 대화할 수 있도록 하기 위해서 컴퓨터상의 얼굴은 인간과 유사하게 대화할 수 있고, 감정을 표현할 수 있도록 친숙하고 현실감이 있어야 한다. 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 합성을 위한 얼굴 모델링 및 애니메이션 방법을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특성 사람에게 정합하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구들과 다르게 표준 한국인 얼굴을 이용한 일반 모델을 생성하여, 임의의 얼굴에 대하여 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델이 이루어질 수 있도록 하였다. 그리고 얼굴 표정합성을 위하여, 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반한 근육 기반 모델 방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다. 이러한 얼굴 모델링 및 합성 기술은 화상회의, 가상현실, 교육, 영화 등 여러 분야에서 활용될 수 있다.
본 논문은 광학식 얼굴 모션 캡쳐 데이터를 재사용하여 원하는 얼굴 표정 애니메이션을 실시간에 생성하는 방법을 기술한다. 이 방법의 핵심요소는 얼굴 표정들 간의 거리를 정의하고 이를 이용하여 표정들을 적당한 공간에 분포시키는 방법과 이 공간을 사용하여 실시간 표정 애니메이션을 생성하기 위한 사용자 인터페이스 기법이다. 우리는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임 데이터를 이용하여 공간을 생성하였다. 그리고 사용자가 이 공간을 자유롭게 항해할 때, 항해경로 상에 위치한 얼굴 표정 프레임 데이터들이 연속적으로 선택되어 하나의 애니메이션이 생성되도록 하였다. 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임 데이터들을 직관적인 공간상에 분포하기 위해서는 데이터와 데이터 사이의 거리를 계산해야할 필요가 있고, 각 데이터와 데이터 사이의 최단거리를 구하는데 있어서는 Floyd 알고리즘을 사용하며, 이를 이용하여 Manifold distance를 구한다. 직관적인 공간에서의 데이터 배치는 얼굴 표정 프레임 데이터들의 Manifold distance를 이용하여 Multidimensional Scaling을 적용하고, 이로부터 2D 평면에 균일하게 분포하였다. 우리는 이와 같은 방법으로 기존의 얼굴 표정 프fp임 데이터들 사이의 거리를 원형 그대로 살리면서 의미 있게 직관적인 공간에 분포한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 기법은 사용자가 항해하고자 하는 얼굴 표정 프레임 데이터들이 항상 주변에 존재할 수 있기 때문에, 얼굴 표정 애니메이션을 생성하기 위해서 직관적인 공간을 제한 없고 자유로운 항해를 할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 또한 사용자가 원하는 얼굴 표정 애니메이션을 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 이용하여 실시간으로 생성하여 확인 하고 재생성할 수 있다는 것도 매우 효율적이다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 표정공간으로부터 임의의 표정상태 수 개를 선택하도록 하면, 최적의 표정전이경로를 자동적으로 설정하도록 해줌으로써, 얼굴 표정 애니메이션을 실시간적으로 생성하거나 표정 제어가 가능하도록 하기 위한 기법을 기술한다. 표정공간은 약 2500개의 얼굴 표정상태 간의 거리를 구하고, 다차원 스케일링 기법을 사용하여 2차원 평면에 분포시킴으로서 형성된다. 표정공간에서 최적의 표정전이경로를 설정하기 위해서는 임의의 얼굴 표정상태를 기준으로 사분면처럼 4개의 영역으로 나눈다. 그리고 각 영역별로 최단거리에 존재하는 열굴 표정상태를 결정하고, 그 중에서 가장 가까운 얼굴 표정상태를 선택하여 전이시키고, 전이가 끊어진 얼굴 표정상태에서는 두 번째, 세 번째 혹은 네 번째로 가까운 얼굴 표정상태를 선택하여 순서대로 전이시킴으로써 완전한 표정전이경로가 결정된다. 그리고 애니메이터가 표정공간에서 대표적인 수 개의 표정상태만을 선택해주면 시스템은 자동적으로 최적의 표정전이경로를 설정하여 준다. 본 논문은 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하거나 표정 제어를 수행하도록 하였으며, 그 결과를 평가한다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권2호
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pp.120-133
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2008
This paper presents a novel approach for facial motion tracking and facial expression cloning to create a realistic facial animation of a 3D avatar. The exact head pose estimation and facial expression tracking are critical issues that must be solved when developing vision-based computer animation. In this paper, we deal with these two problems. The proposed approach consists of two phases: dynamic head pose estimation and facial expression cloning. The dynamic head pose estimation can robustly estimate a 3D head pose from input video images. Given an initial reference template of a face image and the corresponding 3D head pose, the full head motion is recovered by projecting a cylindrical head model onto the face image. It is possible to recover the head pose regardless of light variations and self-occlusion by updating the template dynamically. In the phase of synthesizing the facial expression, the variations of the major facial feature points of the face images are tracked by using optical flow and the variations are retargeted to the 3D face model. At the same time, we exploit the RBF (Radial Basis Function) to deform the local area of the face model around the major feature points. Consequently, facial expression synthesis is done by directly tracking the variations of the major feature points and indirectly estimating the variations of the regional feature points. From the experiments, we can prove that the proposed vision-based facial expression cloning method automatically estimates the 3D head pose and produces realistic 3D facial expressions in real time.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.16.1-164
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1998
This paper describes Facial Expression Explorer to search for the components of a facial expression and to map the expression to other expressionless figures like a robot, frog, teapot, rabbit and others. In general, it is a time-consuming and laborious job to create a facial expression manually, especially when the facial expression must personify a well-known public figure or an actor. In order to extract a blending ratio from facial images automatically, the Facial Expression Explorer uses Networked Genetic Algorithm(NGA) which is a fast method for the convergence by GA. The blending ratio is often used to create facial expressions through shape blending methods by animators. With the Facial Expression Explorer a realistic facial expression can be modeled more efficiently.
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 사람의 표정이 아닌 애니메이션 캐릭터의 표정을 주색상과 특징점을 효과적으로 분석하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 캐릭터의 특성에 맞게 간략화한 메쉬모델을 정의하고 캐릭터 얼굴과 얼굴의 구성요소를 주색상을 이용하여 검출한 후 각 구성요소의 에지를 활용하여 표정인식을 위한 특징점을 추출한다. 그런 다음, 각 특징점의 위치와 모양 정보를 신경망 학습을 통해 해당 AU로 분류하고, 제안된 표정 AU 명세서를 이용해 최종적으로 표정을 인식한다. 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터의 표정인식 방법이 무표정을 포함하여 기쁨, 슬픔, 놀람, 화남, 공포의 6가지 표정을 비교적 신뢰성 있게 인식함을 애니메이션 영상을 이용한 실험을 통해 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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