This paper presents vision-based 3D facial expression animation technique and system which provide the robust 3D head pose estimation and real-time facial expression control. Many researches of 3D face animation have been done for the facial expression control itself rather than focusing on 3D head motion tracking. However, the head motion tracking is one of critical issues to be solved for developing realistic facial animation. In this research, we developed an integrated animation system that includes 3D head motion tracking and facial expression control at the same time. The proposed system consists of three major phases: face detection, 3D head motion tracking, and facial expression control. For face detection, with the non-parametric HT skin color model and template matching, we can detect the facial region efficiently from video frame. For 3D head motion tracking, we exploit the cylindrical head model that is projected to the initial head motion template. Given an initial reference template of the face image and the corresponding head motion, the cylindrical head model is created and the foil head motion is traced based on the optical flow method. For the facial expression cloning we utilize the feature-based method, The major facial feature points are detected by the geometry of information of the face with template matching and traced by optical flow. Since the locations of varying feature points are composed of head motion and facial expression information, the animation parameters which describe the variation of the facial features are acquired from geometrically transformed frontal head pose image. Finally, the facial expression cloning is done by two fitting process. The control points of the 3D model are varied applying the animation parameters to the face model, and the non-feature points around the control points are changed by use of Radial Basis Function(RBF). From the experiment, we can prove that the developed vision-based animation system can create realistic facial animation with robust head pose estimation and facial variation from input video image.
This paper describes method to distribute much high-dimensional facial expression motion data to 2 dimensional space, and method to create facial expression animation by select expressions that want by realtime as animator navigates this space. In this paper composed expression space using about 2400 facial expression frames. The creation of facial space is ended by decision of shortest distance between any two expressions. The expression space as manifold space expresses approximately distance between two points as following. After define expression state vector that express state of each expression using distance matrix which represent distance between any markers, if two expression adjoin, regard this as approximate about shortest distance between two expressions. So, if adjacency distance is decided between adjacency expressions, connect these adjacency distances and yield shortest distance between any two expression states, use Floyd algorithm for this. To materialize expression space that is high-dimensional space, project on 2 dimensions using Sammon's Mapping. Facial animation create by realtime with animators navigating 2 dimensional space using user interface.
Lee Don-Soo;Choi Soo-Mi;Kim Hae-Hwang;Kim Yong-Guk
The KIPS Transactions:PartB
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v.12B
no.7
s.103
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pp.795-802
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2005
In this paper, we present a facial expression recognition-synthesis system that recognizes 7 basic emotion information automatically and renders face with non-photorelistic style in PDA For the recognition of the facial expressions, first we need to detect the face area within the image acquired from the camera. Then, a normalization procedure is applied to it for geometrical and illumination corrections. To classify a facial expression, we have found that when Gabor wavelets is combined with enhanced Fisher model the best result comes out. In our case, the out put is the 7 emotional weighting. Such weighting information transmitted to the PDA via a mobile network, is used for non-photorealistic facial expression animation. To render a 3-D avatar which has unique facial character, we adopted the cartoon-like shading method. We found that facial expression animation using emotional curves is more effective in expressing the timing of an expression comparing to the linear interpolation method.
Since the early age of computer graphics, facial animation has been applied to various fields, and nowadays it has found several novel applications such as virtual reality(for representing virtual agents), teleconference, and man-machine interface.When we want to apply facial animation to the system with multiple participants connected via network, it is hard to animate facial expression as we desire in real-time because of the size of information to maintain an efficient communication.This paper's major contribution is to adapt 'Level-of-Detail'to the facial animation in order to solve the above problem.Level-of-Detail has been studied in the field of computer graphics to reperesent the appearance of complicated objects in efficient and adaptive way, but until now no attempt has mode in the field of facial animation. In this paper, we present a systematic scheme which enables this kind of adaptive control using Level-of-Detail.The implemented system can generate speech synchronized facial expressions with various types of user input such as text, voice, GUI, head motion, etc.
This paper presents a method in which the user produces a real-time facial animation by navigating in the space of facial expressions created from a great number of captured facial expressions. The core of the method is define the distance between each facial expressions and how to distribute into suitable intuitive space using it and user interface to generate realtime facial expression animation in this space. We created the search space from about 2,400 raptured facial expression frames. And, when the user free travels through the space, facial expressions located on the path are displayed in sequence. To visually distribute about 2,400 captured racial expressions in the space, we need to calculate distance between each frames. And we use Floyd's algorithm to get all-pairs shortest path between each frames, then get the manifold distance using it. The distribution of frames in intuitive space apply a multi-dimensional scaling using manifold distance of facial expression frames, and distributed in 2D space. We distributed into intuitive space with keep distance between facial expression frames in the original form. So, The method presented at this paper has large advantage that free navigate and not limited into intuitive space to generate facial expression animation because of always existing the facial expression frames to navigate by user. Also, It is very efficient that confirm and regenerate nth realtime generation using user interface easy to use for facial expression animation user want.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.56-63
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2020
The Avengers film produced by Marvel Comics shows visual effects that were impossible to produce in the past. Companies that produce film special effects were initially equipped with large personnel and equipment, but technology is gradually evolving to be feasible for smaller companies that do not have high-priced equipment and a large workforce. The development of hardware and software is becoming increasingly available to the general public as well as to experts. Equipment and software which were difficult for individuals to purchase before quickly popularized high-performance computers as the game industry developed. The development of the cloud has been the driving force behind software costs. As augmented reality (AR) performance of mobile devices improves, advanced technologies such as motion tracking and face recognition technology are no longer implemented by expensive equipment. Under these circumstances, after implementing mobile-based facial capture technology in animation projects, we have identified the pros and the cons and suggest better solutions to improve the problem.
With the success of the world's first 3D computer animated film, "Toy Story" in 1995, industrial development of 3D computer animation gained considerable momentum. Consequently, various 3D animations for TV were produced; in addition, high quality 3D computer animation games became common. To save a large amount of 3D animation production time and cost, technological development has been conducted actively, in accordance with the expansion of industrial demand in this field. Further, compared with the traditional approach of producing animations through hand-drawings, the efficiency of producing 3D computer animations is infinitely greater. In this study, an experiment and a comparative analysis of markerless motion capture systems for facial expression animation has been conducted that aims to improve the efficiency of 3D computer animation production. Faceware system, which is a product of Image Metrics, provides sophisticated production tools despite the complexity of motion capture recognition and application process. Faceshift system, which is a product of same-named Faceshift, though relatively less sophisticated, provides applications for rapid real-time motion recognition. It is hoped that the results of the comparative analysis presented in this paper become baseline data for selecting the appropriate motion capture and key frame animation method for the most efficient production of facial expression animation in accordance with production time and cost, and the degree of sophistication and media in use, when creating animation.
Birdwhistell explains in the whole communication, language conveys only 35% of the meaning and the rest 65% is conveyed by non-linguistic media. Humans do not entirely depend on linguistic communication, but are sensitive being, using every sense of theirs. Human communication, by using facial expression, gesture as well as language, is able to convey more concrete meaning. Especially, facial expression is a many-sided message system, which delivers Individual Personality, interest, information about response and emotional status, and can be said as powerful communication tool. Though being able to be changed according to various expressive techniques and degree and quality of expression, the symbolic sign of facial expression is characterized by generalized qualify. Animation characters, as roles in story, have vitality by emotional expression of which mental world and psychological status can reveal and read naturally on their actions or facial expressions.
This paper addresses the task of transferring facial blendshape models to an arbitrary target face. Blendshape is a common method for the facial rig; however, production of blendshape rig is a time-consuming process in the current facial animation pipeline. We propose automatic blendshape facial rigging based on our blendshape transfer method. Our method computes the difference between source and target facial model and then transfers the source blendshape to the target face based on a deformation transfer algorithm. Our automatic method provides efficient production of a controllable digital human face; the results can be applied to various applications such as games, VR chating, and AI agent services.
In this paper, we present a practical method for generating facial animation by using an optical motion capture system. In our setup, we assumed a situation of capturing the body motion and the facial expression simultaneously, which degrades the quality of the captured marker data. To overcome this problem, we provide an integrated framework based on the local coordinate system of each marker for labeling the marker data, hole-filling and removing noises. We justify the method by applying it to generate a short animated film.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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