This paper proposes a method to generate diverse robot facial expressions and facial gestures in order to help long-term HRI. First, nine basic dynamics for diverse robot facial expressions are determined based on the dynamics of human facial expressions and principles of animation for even identical emotions. In the second stage, facial actions are added to express facial gestures such as sniffling or wailing loudly corresponding to sadness, laughing aloud or smiling corresponding to happiness, etc. To evaluate the effectiveness of our approach, we compared the facial expressions of the developed robot when the proposed method is used or not. The results of the survey showed that the proposed method can help robots generate more realistic facial expressions.
본 논문은 휴대전화에서의 인터렉티브 아바타의 효과적인 감정표현에 관한 연구이다. 애니메이션 캐릭터의 얼굴 표정에서 추출한 다양한 데이터를 기반으로 사용자의 질문에 대한 답변과 함께 표현되는 아바타의 표정을 개성있고 풍부하게 표현하여 사용자에게 보다 친근하게 접근하도록 하는데 목적이 있다.
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.
The sign-language can be used as an auxiliary communication means between avatars of different languages in cyberspace. At that time, an intelligent communication method can also be utilized to achieve real-time communication, where intelligently coded data (joint angles for arm gestures and action units for facial emotions) are transmitted instead of real pictures. In this paper, a method of generating the facial gesture CG animation on different avatar models is provided. At first, to edit emotional expressions efficiently, a comic-style facial model having only eyebrows, eyes, nose, and mouth is employed. Then generation of facial emotion animation with the parameters is also investigated. Experimental results show a possibility that the method could be used for the intelligent avatar communications between Korean and Japanese.
본 논문은 여러 가지 감정들 중에서 4가지 감정의 범주 즉, 중성, 두려움, 싫증 및 놀람을 포함한 음성과 감성이 결합되어진 얼굴의 표정을 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델로 만들 수 있는 FAES(a Facial Animation with Emotion and Speech) 시스템을 구축하는데 그 주된 목적이 있다. 이를 위해서 먼저 사용할 훈련자료를 추출하고 난후에 감성을 처리한 얼굴 애니메이션에서는 SVM(Support vector machine)[11]을 사용하여 4개의 감정을 수반한 얼굴 표정을 데이터베이스로 구축한다. 마지막으로 얼굴 표정에 감정과 음성이 표현되는 시스템을 개발하는 것이다. 얼굴 표정을 위해서 본 논문에서는 한국인 청년을 대상으로 이루어졌다. 이런 시스템을 통한 결과가 기존에 제시된 방법에 비해서 감정의 영역을 확대시킴은 물론이고 감정인지의 정확도가 약 7%, 어휘의 연속 음성인지가 약 5%의 향상을 시켰다.
In this paper, a novel system for avatar motion controlling by tracking face is presented. The system is composed of three main parts: firstly, LCS (Local Cluster Searching) method based face feature detection algorithm, secondly, HMM based feature points recognition algorithm, and finally, avatar controlling and animation generation algorithm. In LCS method, face region can be divided into many small piece regions in horizontal and vertical direction. Then the method will judge each cross point that if it is an object point, edge point or the background point. The HMM method will distinguish the mouth, eyes, nose etc. from these feature points. Based on the detected facial feature points, the 3D avatar is controlled by two ways: avatar orientation and animation, the avatar orientation controlling information can be acquired by analyzing facial geometric information; avatar animation can be generated from the face feature points smoothly. And finally for evaluating performance of the developed system, we implement the system on Window XP OS, the results show that the system can have an excellent performance.
본 논문은 얼굴 모션 데이터를 벡터 기반 캐리커처의 얼굴에 적용하여 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션을 생성할 수 있도록 하는 방법론을 기술한다. 본 방법은 일러스트레이터의 플러그인 형식으로 구현하였으며, 별도의 사용자 인터페이스를 갖추고 있다. 실험에 사용된 얼굴 모션 데이터는 28개의 소형 마커를 배우 얼굴의 주 근육 부분에 부착하고 다양한 다수 개의 표정을 Facial Tracker로 캡처한 것이다. 캐리커처는 모션데이터와의 연결을 위해 모션 캡처를 할 때 배우의 얼굴에 부착된 주요 마커의 위치와 동일한 부위에 각각의 제어점을 가진 베지어 곡선 형태로 제작되었다. 그러나 얼굴 모션 데이터는 캐리커처에 비하여 공간적인 규모가 너무 크기 때문에 모션 캘리브레이션 과정을 거쳤으며, 사용자로 하여금 수시로 조절이 가능하게 하였다. 또한 캐리커처와 마커들을 연결시키기 위해서는 사용자가 얼굴 부위의 각 명칭을 메뉴에서 선택한 다음, 캐리커처의 해당 부위를 클릭함으로써 가능하게 하였다. 결국 본 논문은 일러스트레이터의 사용자 인터페이스를 통하여 벡터 기반 캐리커처에 얼굴 모션 데이터를 적용한 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션 생성이 가능하도록 하였다.
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.
We introduce a novel complete framework for contructing realistic facial animations given just one facial photo as an input in this paper. Our approach is carried on in 2D photo spacem not 3D space. Moreover, we utilize computer vision-based technique (digital matting) as well as conventional image processing methods (image warping and texture synthesis) for expressing more realistic facial animations. Simulated results show that our scheme produces high quality facial animations very efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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