The talking head (TH) indicates an utterance face animation generated based on text and voice input. In this paper, we propose the generation method of TH with facial expression and intonation by speech input only. The problem of generating TH from speech can be regarded as a regression problem from the acoustic feature sequence to the facial code sequence which is a low dimensional vector representation that can efficiently encode and decode a face image. This regression was modeled by bidirectional RNN and trained by using SAVEE database of the front utterance face animation database as training data. The proposed method is able to generate TH with facial expression and intonation TH by using acoustic features such as MFCC, dynamic elements of MFCC, energy, and F0. According to the experiments, the configuration of the BLSTM layer of the first and second layers of bidirectional RNN was able to predict the face code best. For the evaluation, a questionnaire survey was conducted for 62 persons who watched TH animations, generated by the proposed method and the previous method. As a result, 77% of the respondents answered that the proposed method generated TH, which matches well with the speech.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.785-804
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2017
Due to various factors such as postures, facial expressions and illuminations, face recognition by videos often suffer from poor recognition accuracy and generalization ability, since the within-class scatter might even be higher than the between-class one. Herein we address this problem by proposing a hierarchical cascaded classifier for video face recognition, which is a multi-layer algorithm and accounts for the misclassified samples plus their similar samples. Specifically, it can be decomposed into single classifier construction and multi-layer classifier design stages. In single classifier construction stage, classifier is created by clustering and the number of classes is computed by analyzing distance tree. In multi-layer classifier design stage, the next layer is created for the misclassified samples and similar ones, then cascaded to a hierarchical classifier. The experiments on the database collected by ourselves show that the recognition accuracy of the proposed classifier outperforms the compared recognition algorithms, such as neural network and sparse representation.
디즈니 스튜디오가 제2차 세계대전 중 미국 정부를 위해 여러 편의 프로파간다 애니메이션을 제작했다는 사실은 디즈니 스튜디오의 위상에 비해 대중에게 널리 알려져 있지 않다. 본 논문에서 중점적으로 다루고 있는 <총통의 얼굴>은 디즈니 스튜디오의 의미작용과 미학의 특징을 총체적으로 담아내고 있다. 그리고 이 작품은 캐릭터의 전형화와 작품 속 공간의 회화적 형상화를 통해 관객에게 작품의 함축적인 주제와 신화를 효과적으로 전달하고 있다. 그것은 프로파간다의 장르적 목적에 부합하는 것으로써 작품의 주제와 메시지를 안정적인 의미작용을 통해 전달하고자 했던 디즈니 스튜디오의 애니메이션 전략으로부터 비롯되었다고 할 수 있다. 그러므로 <총통의 얼굴>에 대한 기호학적 연구는 실험적 시도와 노력을 통해 정립해 온 디즈니 애니메이션 고유의 표현과 소통의 특징을 살펴보는 것이다.
본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 얼굴 특징점을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며, 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였다. 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.
본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 새로운 저차원 특징 표현 기법을 제안하였다. 선형판별기법(LDA)는 인기있는 특징추출 기법이다. 하지만 고차원 데이터의 경우에 계산적인 복잡도가 높고 샘플의 개수가 적은 경우 역행렬을 구할 수 없는 특이행렬문제에 직면한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 일반적인 선형판별기법과 다르게 우리는 이차원 이미지 공분산 행렬을 구한 다음 직접선형판별기법(dirct LDA)을 적용하였으며 이것을 2D-DLDA라고 부른다. ORL 얼굴데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 기존의 직접선형판별기법보다 성능이 우수함을 확인하였다.
본 연구는 초등학교 4학년 학생들의 수학 문제해결 과정에서 나타나는 시각적 표현이 어떠한지를 알아보고, 이를 바탕으로 수학 문제해결에 유용한 시각적 표현을 효과적으로 지도하기 위한 방안을 모색한 것이다. 연구문제 해결을 위해 서울D초등학교 4학년 1개 학급을 대상으로 학생들의 문제해결 과정에서의 시각적 표현이 어떠한지에 관한 검사를 실시하고 분석하였으며, 문제해결과정에서의 시각적 표현에 특징을 보이는 학생 4명을 선정 심층면담을 실시한 후 그 결과를 분석하였다. 학생들의 문제해결에 있어서 성취도와 문제해결과정에서의 시각적 표현의 활용사이에 깊은 관계가 있는 것으로 나타났다. 또한, 학생들이 문제해결과정에서 시각적 표현을 이용해 성공적인 문제를 해결하는 경험을 갖도록 함으로써 문제해결과정에서의 시각적 표현의 유용성을 인식할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.
본 논문에서는 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴영상 대신 극 좌표계 변환을 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도의 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링하여 새로운 얼굴 영상을 제작하고 이를 바탕으로 기존의 특징 추출 방법들을 이용하여 얼굴 인식의 성능을 높인다. 극 좌표계의 특성상 극에 가까운 부분은 세밀하게 묘사되고 극에서 멀리 떨어질수록 영상의 정확도가 떨어진다. 일반적으로 얼굴 영상은 얼굴의 중심부에 가까운 영역에 눈, 코, 입 등의 주요 부위가 밀집되어 있다. 따라서 이러한 극 좌표계를 얼굴영상에 적용한다면 같은 화소를 이용하는 기존 평행좌표를 사용할 때보다 눈, 코, 입 등 주요 부위를 보다 세밀하게 표현할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법을 Yale데이터와 FRGC데이터에 적용한 후 기존의 특징 추출 방법인 LDA와 NLDA를 이용하여 얼굴인식을 수행한 결과 평행좌표에 기반한 원 영상을 그대로 사용했을 때 보다 인식률이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 Independent Component Analysis(ICA)-factorial 표현방법을 이용하여 얼굴감정 인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출 과정과 인식과정에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리에 근거한 K-Nearest Neighbor 알고리즘으로 얼굴감정을 인식한다. 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴 감정 데이터베이스를 구축하고 실험해본 결과 기존의 방법보다 좋은 인식 성능을 얻었다.
Polatov, Askhad M.;Ikramov, Akhmat M.;Razmukhamedov, Daniyarbek D.
Advances in Computational Design
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제5권3호
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pp.277-289
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2020
This article describes the technology for constructing of a multiply-connected three-dimensional area's finite element representation. Representation of finite-element configuration of an area is described by a discrete set that consist of the number of nodes and elements of the finite-element grid, that are orderly set of nodes' coordinates and numbers of finite elements. Corresponding theorems are given, to prove the correctness of the solution method. The adequacy of multiply-connected area topology's finite element model is shown. The merging of subareas is based on the criterion of boundary nodes' coincidence by establishing a simple hierarchy of volumes, surfaces, lines and points. Renumbering nodes is carried out by the frontal method, where nodes located on the outer edges of the structure are used as the initial front.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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