Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.8
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pp.1310-1318
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2002
In this study, we developed a 3D facial modeler and animator that will not use the existing method by 3D scanner or camera. Without expensive image-input equipments, we can easily create 3D models only using front and side images. The system is available to animate 3D facial models as we connect to animation server on the WWW which is independent from specific platforms and softwares. It was implemented using Java 3D API. The facial modeler detects MPEG-4 FDP(Facial Definition Parameter) feature points from 2D input images, creates 3D facial model modifying generic facial model with the points. The animator animates and renders the 3D facial model according to MPEG-4 FAP(Facial Animation Parameter). This system can be used for generating an avatar on WWW.
In this paper, we describe the development of a system for generating a 3-dimensional human face and predicting it's appearance as it ages over subsequent years using 3D scanned facial data and photo images. It is composed of 3-dimensional texture mapping functions, a facial definition parameter input tool, and 3-dimensional facial prediction algorithms. With the texture mapping functions, we can generate a new model of a given face at a specified age using a scanned facial model and photo images. The texture mapping is done using three photo images - a front and two side images of a face. The facial definition parameter input tool is a user interface necessary for texture mapping and used for matching facial feature points between photo images and a 3D scanned facial model in order to obtain material values in high resolution. We have calculated material values for future facial models and predicted future facial models in high resolution with a statistical analysis using 100 scanned facial models.
Nowadays, CCTV can be come across easily in public institutions, banks, and etc. These CCTV play very important roles for preventing many kinds of crimes and resolving those crime affairs. But in the case of recording image of a specific person far from the CCTV, the original image needs to be enlarged and recovered in order to identify the person more obviously. Interpolation is usually used for the enlargement and recovery of the image in this case. However, it has a certain limitation. As the magnification of enlargement is getting bigger, the quality of the original image can be worse. This paper uses FDP(Facial Definition Parameter) proposed by the MPEG-4 SNHC FBA group and introduces a new algorithm that uses face outline information of the original image based on the FDP, which makes it possible to recover better than the known methods until now.
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.
Journal of the Korea society of information convergence
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v.1
no.1
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pp.17-24
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2008
Video camera play very important roles for preventing many kinds of crimes and resolving those crime affairs. But in the case of recording image of a specific person far from the CCTV, the original image needs to be enlarged and recovered in order to identify the person more obviously. Interpolation is usually used for the enlargement and recovery of the image in this case. However, it has a certain limitation. As the magnification of enlargement is getting bigger, the quality of the original image can be worse. This paper uses FOP(Facial Definition Parameter) proposed by the MPEG-4 SNHC FBA group and introduces a new algorithm that uses face outline information of the original image based on the FOP, which makes it possible to recover better than the known methods until now.
In this paper, we describe the development of a system for generating a 3-dimensional human face using 3D scanned facial data and photo images, and morphing animation. The system comprises a facial feature input tool, a 3-dimensional texture mapping interface, and a 3-dimensional facial morphing interface. The facial feature input tool supports texture mapping and morphing animation - facial morphing areas between two facial models are defined by inputting facial feature points interactively. The texture mapping is done first by means of three photo images - a front and two side images - of a face model. The morphing interface allows for the generation of a morphing animation between corresponding areas of two facial models after texture mapping. This system allows users to interactively generate morphing animations between two facial models, without programming, using 3D scanned facial data and photo images.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10b
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pp.217-220
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2007
본 논문에서는 MPEG-4에서 정의하는 FDP(Facial Definition Parameter)를 이용하여 사람의 3차원 얼굴모델들을 모핑(Morphing)시키는 알고리즘을 기술한다. 3 차원 스캐너로 생성한 얼굴 모델에 MPEG-4 의 FDP 를 기반으로 얼굴의 특징을 구분하는 영역들을 정의한다. 얼굴 모핑 알고리즘은 서로 다른 얼굴 모델 사이에서 이러한 얼굴 특징 영역들간의 변형을 생성하기 위한 일련의 과정을 설명한다. 특징 영역간의 얼굴 모핑을 위해서는 서로 다른 얼굴 모델의 기하 데이터와 속성들을 매핑시켜야 하는 문제가 생긴다. 이를 위해 본 연구에서는 구를 이용하여 각 얼굴 모델의 기하와 속성 정보를 정의하여 매핑한 후에 이들간을 모핑하는 방법을 정의하였다.
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 Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.535-538
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2003
본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 워터쉐드 변환을 이용하여 3차원 얼굴 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 워터쉐드 변환으로 분할된 각각의 영역으로부터 얼굴의 특징점들을 추출하고 MPEG-4에서 정의해놓은 FDP(Facial Definition Parameter)를 기반으로 얼굴 메쉬모델을 생성한다. 워터쉐드 변환시 발생하는 영역 기반의 과분할 결과에서 얻어지는 정확한 정보와 MPEG-4의 FDP를 기반으로 한 Candide Model을 이용함으로써 매우 간편하게 3D 얼굴 모델을 생성할 수 있고 영상 압축 및 전송에 매우 효율적으로 이용될 수 있다.
Surveillance Cameras such as CCTV easily found in places requiring security and the prevention of crimes such as public institutions, banks, etc. play an important role as they prevent all sorts of crimes, and provide a decisive clue fix settling a criminal case. But, in case that a far-off person is photographed, an original image should be enlarged to identify the person. And as for the technique of enlarging an image, it is important to enlarge and restore it close to its original image rather than to merely magnify it. For the enlargement and restoration of an image, techniques called interpolation are used; as for interpolation methods known hitherto, however, the higher the magnifying power is, the more deteriorated the quality of an image becomes to the extent that the image cannot be identified. Therefore, in this paper, we are going to propose a new technique whereby the face outline in an image is vectorized and restored by means of FDP(Facial Definition Parameter) standardized by the MPEG-4 SNHC FBA group, and an image is restored to have better quality than images restored with the existing interpolation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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