In this paper, we investigated the implementation of a hairstyle recommendation system based on big data and deepfake technology. The proposed hairstyle recommendation system recognizes the facial shapes based on the user's photo (image). Facial shapes are classified into oval, round, and square shapes, and hairstyles that suit each facial shape are synthesized using deepfake technology and provided as videos. Hairstyles are recommended based on big data by applying the latest trends and styles that suit the facial shape. With the image segmentation map and the Motion Supervised Co-Part Segmentation algorithm, it is possible to synthesize elements between images belonging to the same category (such as hair, face, etc.). Next, the synthesized image with the hairstyle and a pre-defined video are applied to the Motion Representations for Articulated Animation algorithm to generate a video animation. The proposed system is expected to be used in various aspects of the beauty industry, including virtual fitting and other related areas. In future research, we plan to study the development of a smart mirror that recommends hairstyles and incorporates features such as Internet of Things (IoT) functionality.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.8
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pp.31-40
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2012
In this paper, we propose a method of synthesizing faces of a user and an animation character using a 3D face model. The suggested method first receives two orthogonal 2D face images and extracts major features of the face through the template snake. It then generates a user-customized 3D face model by adjusting a generalized face model using the extracted facial features and by mapping texture maps obtained from two input images to the 3D face model. Finally, it generates a user-customized animation character by synthesizing the generated 3D model to an animation character reflecting the position, size, facial expressions, and rotational information of the character. Experimental results show some results to verify the performance of the suggested algorithm. We expect that our method will be useful to various applications such as games and animation movies.
As a means of overcoming the linguistic barrier in the Internet cyberspace, recently a couple of studies on intelligent avatar communications between avatars of different languages such as Japanese-Korean have been performed. In this paper we measure the generation time of facial expressions on different avatar models in order to consider avatar models to be available in real-time system. We also provide a short overview about DTD (Document Type Definition) to deliver the facial and gesture animation parameters between avatars as an XML data.
In this paper, we present a new method for reconstructing detailed facial expression from roughly captured data with a small number of markers. Because of the difference in the required capture resolution between the full-body capture and the facial expression capture, they hardly have been performed simultaneously. However, for generating natural animation, a simultaneous capture for body and face is essential. For this purpose, we provide a method for capturing the detailed facial expression only with a small number of markers. Our basic idea is to build a database for the facial expressions and apply the principal component analysis for reducing the dimensionality. The dimensionality reduction enables us to estimate the full data from a part of the data. We justify our method by applying it to dynamic scenes to show the viability of the method.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.409-414
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2023
We described how to implement character expressions and animations that play an important role in expressing emotions and personalities in low-polygon character animation. With the development of the video industry, character expressions and mouth-shaped lip-syncing in animation can realize natural movements at a level close to real life. However, for non-experts, it is difficult to use expert-level advanced technology. Therefore, We aimed to present a guide for low-budget low-polygon character animators or non-experts to create mouth-shaped lip-syncing more naturally using accessible and highly usable features. A total of 8 mouth shapes were developed for mouth shape lip-sync animation: 'ㅏ', 'ㅔ', 'ㅣ', 'ㅗ', 'ㅜ', 'ㅡ', 'ㅓ' and a mouth shape that expresses a labial consonant. In the case of facial expression animation, a total of nine animations were produced by adding highly utilized interest, boredom, and pain to the six basic human emotions classified by Paul Ekman: surprise, fear, disgust, anger, happiness, and sadness. This study is meaningful in that it makes it easy to produce natural animation using the features built into the modeling program without using complex technologies or programs.
Kim Jung-Gi;Min Kyong-Pil;Chun Jun-Chul;Choi Yong-Gil
Journal of Internet Computing and Services
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v.7
no.2
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pp.23-35
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2006
This work presents o novel method which extract facial region und features from motion picture automatically and controls the 3D facial expression in real time. To txtract facial region and facial feature points from each color frame of motion pictures a new nonparametric skin color model is proposed rather than using parametric skin color model. Conventionally used parametric skin color models, which presents facial distribution as gaussian-type, have lack of robustness for varying lighting conditions. Thus it needs additional work to extract exact facial region from face images. To resolve the limitation of current skin color model, we exploit the Hue-Tint chrominance components and represent the skin chrominance distribution as a linear function, which can reduce error for detecting facial region. Moreover, the minimal facial feature positions detected by the proposed skin model are adjusted by using edge information of the detected facial region along with the proportions of the face. To produce the realistic facial expression, we adopt Water's linear muscle model and apply the extended version of Water's muscles to variation of the facial features of the 3D face. The experiments show that the proposed approach efficiently detects facial feature points and naturally controls the facial expression of the 3D face model.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06a
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pp.141-144
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1999
MPEG-4 SNHC FBA(face and body animation) group is going to standardize the MPEG-4 system for low-bit rate communication with the implementation and animation of human body and face on virtual environment. In the first version of MPEG-4 standard, only the face object will be implemented and animated by using FDP (face definition parameter) and FAP(facial animation parameter), which are the abstract parameters of human face for low-bit rate coding. In this paper, MPEG-4 SNHC face object and it's animation were implemented based on the computer graphics tools such as VRML and OpenGL.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.11a
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pp.111-114
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2005
Squash & Stretch principle is playing an essential principle for animation action. The application of this principle gives the illusion of weight and volume to an animation character, and makes it possible that an animation action be the smooth and soft by escaping from the stiffness and rigidity. If an action of human or object on animation is expressed like a real world, it seems to be unnatural. Any action without Squash & Stretch will look rigid, uninteresting and not alive. It can be applied to movement of all objects, characters' actions, dialogues and facial expressions with a basic rule of mass, volume and gravity. Any action will not be well expressed without this principle. To be a good animation action, it should be deeply applied in 3D animation, not only 2D animation. Thus, a systemic analysis of Squash & Stretch principle is required.
This paper proposes a method to directly retarget facial motion capture data to the facial rig. Facial rig is an essential tool in the production pipeline, which allows helping the artist to create facial animation. The direct mapping method from the motion capture data to the facial rig provides great convenience because artists are already familiar with the use of a facial rig and the direct mapping produces the mapping results that are ready for the artist's follow-up editing process. However, mapping the motion data into a facial rig is not a trivial task because a facial rig typically has a variety of structures, and therefore it is hard to devise a generalized mapping method for various facial rigs. In this paper, we propose a data-driven approach to the robust mapping from motion capture data to an arbitary facial rig. The results show that our method is intuitive and leads to increased productivity in the creation of facial animation. We also show that our method can retarget the expression successfully to non-human characters which have a very different shape of face from that of human.
Robust extraction of 3D facial features and global motion information from 2D image sequence for the MPEG-4 SNHC face model encoding is described. The facial regions are detected from image sequence using multi-modal fusion technique that combines range, color and motion information. 23 facial features among the MPEG-4 FDP (Face Definition Parameters) are extracted automatically inside the facial region using color transform (GSCD, BWCD) and morphological processing. The extracted facial features are used to recover the 3D shape and global motion of the object using paraperspective camera model and SVD (Singular Value Decomposition) factorization method. A 3D synthetic object is designed and tested to show the performance of proposed algorithm. The recovered 3D motion information is transformed into global motion parameters of FAP (Face Animation Parameters) of the MPEG-4 to synchronize a generic face model with a real face.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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