Retargetting Fine Facial Motion Data to New Faces

고밀도 얼굴 모션 캡쳐 데이터를 새로운 얼굴로 리타겟팅하는 기법

본 논문은 사람의 실제 얼굴에서 캡쳐된 얼굴 모션 데이터를 새로운 얼굴에 재적용하는 리타켓팅 기법을 제안한다. 본 기법은 형태가 매우 상이한 얼굴 모델에도 적용이 가능하며 특히 주름같은 세밀한 모션의 리타켓팅에 적합하다. 본 기법은 다중해상도 메쉬 즉 노말메쉬(normal mesh)를 사용함으로써 소스와 타켓의 계층적으로 대응관계를 결정하고 계층적으로 리타켓팅한다. 노말 메쉬는 주어진 메쉬를 베이스 메쉬 (base mesh)와 일련의 노말 오프셋 (normal offsets)을 이용하여 근사시킨 계층적 메쉬이다. 본 리타켓팅 기법은 우선 베이스 모션을 소스 모델에서 타겟 모델로 리타켓팅한 후 그 모션 위에 노말 오프셋의 모션을 계층적으로 더해준다. 이 기법은 형태가 매우 세밀한 모션에 대하여 안정적이면서도 정교한 리타켓팅 결과를 생성한다.