The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

The Korea Contents Association (한국콘텐츠학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Comparative Analysis of Linear and Nonlinear Projection Techniques for the Best Visualization of Facial Expression Data

얼굴 표정 데이터의 최적의 가시화를 위한 선형 및 비선형 투영 기법의 비교 분석

  • 김성호 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)
  • Published : 2009.09.28
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This paper describes comparison and analysis of methodology which enables us in order to search the projection technique of optimum for projection in the plane. For this methodology, we applies the high-dimensional facial motion capture data respectively in linear and nonlinear projection techniques. The one core element of the methodology is to applies the high-dimensional facial expression data of frame unit in PCA where is a linear projection technique and Isomap, MDS, CCA, Sammon's Mapping and LLE where are a nonlinear projection techniques. And another is to find out the methodology which distributes in this low-dimensional space, and analyze the result last. For this goal, we calculate the distance between the high-dimensional facial expression frame data of existing. And we distribute it in two-dimensional plane space to maintain the distance relationship between the high-dimensional facial expression frame data of existing like that from the condition which applies linear and nonlinear projection techniques. When comparing the facial expression data which distribute in two-dimensional space and the data of existing, we find out the projection technique to maintain the relationship of distance between the frame data like that in condition of optimum. Finally, this paper compare linear and nonlinear projection techniques to projection high-dimensional facial expression data in low-dimensional space and analyze it. And we find out the projection technique of optimum from it.

본 논문은 고차원 얼굴 모션 캡처 데이터를 선형 및 비선형 투영 기법에 각각 적용하고, 이를 2차원 평면으로 투영하기 위한 최적의 방법론에 대한 것이다. 본 방법의 핵심 요소는 프레임 단위의 고차원 얼굴 표정 데이터를 선형 투영 기법인 PCA와 비선형 투영 기법인 Isomap, MDS, CCA, Sammon's Mapping, LLE 등에 적용하고 이를 저차원 공간에 분포시키는 방법론 및 그 결과를 비교 분석하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 기존의 고차원 얼굴 표정 프레임 데이터들 사이의 거리를 구하고, 선형 및 비선형 투영 기법들을 적용한 상태에서 기존의 데이터들 사이의 거리 관계를 유지하면서 저차원인 2차원 평면 공간에 분포시키는 것이다. 그리고 2차원 공간에 분포된 얼굴 표정 데이터가 원형 데이터와 비교 했을 때, 최적의 상태로 프레임 데이터들 사이의 거리 관계를 유지하고 있는 투영 기법을 찾는다. 결국 본 논문에서는 고차원 얼굴 표정 데이터를 저차원 공간에 투영하기 위한 선형 및 비선형 투영 기법들을 비교 분석하고, 각각에서 최적의 투영 기법을 찾아낸다.

Keywords

References

  1. I. P. Frederic and W. Keith, "Computer facial animation," A K Peters, 1996.
  2. Uprendra Shardanand, "Social information filtering for music recommendation," Master's thesis, MIT, 1994.
  3. 김성호, "모션 데이터의 PCA 투영에 의한 3차원아바타의 실시간 표정 제어", 한국멀티미디어학회논문지, 제7권, 제10호, pp.1478-1484, 2004.
  4. C. Ya, H. Changbo, and M. Turk, "Manifold of Facial Expression," In IEEE International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gesture, pp. 28-35, Oct. 17, 2003. https://doi.org/10.1109/AMFG.2003.1240820
  5. 김성호, "모션 데이터에 Isomap을 사용한 3차원아바타의 실시간 표정제어", 한국콘텐츠학회논문지, 제7권, 제3호, pp.9-16, 2007.
  6. 김성호, 정문렬, "모션 데이터를 이용한 3차원 아바타 얼굴 표정 제어", 한국정보처리학회논문지,제11-A권, 제5호, pp.383-390, 2004. https://doi.org/10.3745/KIPSTA.2004.11A.5.383
  7. H. J. Shin and J. H. Lee, "Motion Synthesis and Editing in Low-Dimensional Spaces," Computer Animation and Virtual Worlds (Special Issue: CASA 2006), Vol.17,pp.219-227, John Wiley & Sons, 2006. https://doi.org/10.1002/cav.125
  8. 김성호, "LLE 알고리즘을 사용한 얼굴 모션 데이터의 투영 및 실시간 표정제어", 한국콘텐츠학회논문지, 제7권, 제2호, pp.117-124, 2007. https://doi.org/10.5392/JKCA.2007.7.2.117
  9. M. Alexa and W. M Uller, "Representinganimations by principal components,"Computer Graphics Forum, Vol.19, No.3,pp.411-418, ISSN 1067-7055, 2000. https://doi.org/10.1111/1467-8659.00433
  10. 김성호, "CCA 투영기법을 사용한 모션 데이터의 대화식 얼굴 표정 애니메이션", 한국인터넷정보학회논문지, 제6권, 제1호, pp.85-93, 2005
  11. E. Chuang, H. Deshpande, and C. Bregler,"Facial Expression Space Learning," Pacific Graphics, 2002.
  12. 김성호, "Sammon 매핑을 사용한 모션 데이터의대화식 표정 애니메이션", 한국정보처리학회논문지, 제11-A권, 제2호, pp.189-194, 2004.