• Title/Summary/Keyword: 3차원 얼굴 모델링

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A Study on Creation of 3D Facial Model Using Fitting by Edge Detection based on Fuzzy Logic (퍼지논리의 에지검출에 의한 정합을 이용한 3차원 얼굴모델 생성)

  • Lee, Hye-Jung;Kim, Ju-Ri;Joung, Suck-Tae
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.14 no.12
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    • pp.2681-2690
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    • 2010
  • This paper proposes 3D facial modeling system without using 3D scanner and camera or expensive software. This system enables efficient 3D facial modeling to cost reduction and effort saving for natural facial modeling. It detects edges of component of face using edge detection based on fuzzy logic from any 2D image of front face. It was mapped fitting position with 3D standard face model by detected edge more correctly. Also this system generates 3D face model more easily through floating and flexible control and texture mapping after fitting that connection of control point on detected edge from 2D image and mesh of 3D standard face model.

A 3D Face Reconstruction and Tracking Method using the Estimated Depth Information (얼굴 깊이 추정을 이용한 3차원 얼굴 생성 및 추적 방법)

  • Ju, Myung-Ho;Kang, Hang-Bong
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.18B no.1
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    • pp.21-28
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    • 2011
  • A 3D face shape derived from 2D images may be useful in many applications, such as face recognition, face synthesis and human computer interaction. To do this, we develop a fast 3D Active Appearance Model (3D-AAM) method using depth estimation. The training images include specific 3D face poses which are extremely different from one another. The landmark's depth information of landmarks is estimated from the training image sequence by using the approximated Jacobian matrix. It is added at the test phase to deal with the 3D pose variations of the input face. Our experimental results show that the proposed method can efficiently fit the face shape, including the variations of facial expressions and 3D pose variations, better than the typical AAM, and can estimate accurate 3D face shape from images.

3D Facial Expression Creation System Based on Muscle Model (근육모델 기반의 3차원 얼굴표정 생성시스템)

  • 이현철;윤재홍;허기택
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.465-468
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    • 2002
  • 최근 컴퓨터를 이용한 시각 분야가 발전하면서 인간과 관계된 연구가 중요시 되어, 사람과 컴퓨터의 인터페이스에 대한 새로운 시도들이 다양하게 이루어지고 있다. 특히 얼굴 형상 모델링과 얼굴 표정변화를 애니메이션 화하는 방법에 대한 연구가 활발히 수행되고 있으며, 그 용도가 매우 다양하고, 적용 범위도 증가하고 있다. 본 논문에서는 한국인의 얼굴특성에 맞는 표준적인 일반모델을 생성하고, 실제 사진과 같이 개개인의 특성에 따라 정확한 형상을 유지할 수 있는 3차원 형상 모델을 제작한다. 그리고 자연스러운 얼굴 표정 생성을 위하여, 근육모델 기반의 얼굴표정 생성 시스템을 개발하여, 자연스럽고 실제감 있는 얼굴애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다.

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3D Face Model Texturing Using Panorama Image Stitching (파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용한 3차원 얼굴 모델 텍스쳐링 기법)

  • Cho, Kwang-Hyeon;Kim, Gye-Young;Choi, Hyung-Il
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.47-49
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    • 2011
  • 본 논문에서는 사용자의 정면, 측면 영상을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 적합한 텍스쳐 맵을 생성, 이를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 기존 3차원 얼굴 모델은 매핑 할 텍스쳐 영상들을 하나로 통합하여 이를 원통형 좌표계를 통해 텍스쳐링 하는 방법이 이용되고 있다. 이때 정면과 측면의 영상을 3차원 얼굴 모델의 중심축을 기준으로 계산하여 좌표에 맞게 투영시키고 통합 및 보간하여 텍스쳐링 하게 된다. 사용자는 이를 위하여 정면과 측면 영상을 원통형 좌표에 맞게 통합시키는 작업이 필요하다. 본 논문은 사용자에게 수반되는 이러한 작업을 줄이고 발생될 수 있는 텍스쳐의 왜곡을 최소화하기 위한 방법을 제시한다. 2차원 정면 측면 이미지를 3차원 얼굴모델에 투영시키고 정면과 측면을 구분하여 각 텍스쳐 간 경계 부분을 자연스럽게 처리하기 위해 파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용하여 텍스쳐링 한 뒤 얼굴 모델을 생성하는 방법에 대해서 기술한다.

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3D Face Modeling Using Mesh Simplification (메쉬 간략화를 이용한 3차원 얼굴모델링)

  • 이현철;허기택
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.3 no.4
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    • pp.69-76
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    • 2003
  • Recently, in computer graphics, researches on 3D animations have been very active. one of the important research areas in 3D animation is animation of human being. The creation and animation of 3D facial models has depended on animators' manual work frame by frame. Thus, it needs many efforts and time as well as various hardwares and softwares. In this paper, we implements a way to generation 3D human face model easily and quickly just with the front face images. Then, we suggests a methodology for mesh data simplification of 3D generic model.

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A Three-Dimensional Facial Modeling and Prediction System (3차원 얼굴 모델링과 예측 시스템)

  • Gu, Bon-Gwan;Jeong, Cheol-Hui;Cho, Sun-Young;Lee, Myeong-Won
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.17 no.1
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    • pp.9-16
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    • 2011
  • 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.

Face Muscle Modeling and Application Method using Bitmap Form (비트맵 형식을 이용한 얼굴 근육 모델링 및 적용방법)

  • Lee, Dong-Gyo;Jeong, Mun-Yeol;Baek, Du-Won
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.8 no.4
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    • pp.17-25
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    • 2002
  • In this paper we propose a new efficient muscle modeling for creating 3d facial models. It improves the existing muscle-based facial modeling method. We present the facial muscle action prediction map as a new method of muscle modeling. We also suggest a new face deformation method that improves the existing method which controls each muscle's condition separately.

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A Study On Three-dimensional Face Recognition Model Using PCA : Comparative Studies and Analysis of Model Architectures (PCA를 이용한 3차원 얼굴인식 모델에 관한 연구 : 모델 구조 비교연구 및 해석)

  • Park, Chan-Jun;Oh, Sung-Kwun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.1373-1374
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    • 2015
  • 본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.

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A Facial Animation System Using 3D Scanned Data (3D 스캔 데이터를 이용한 얼굴 애니메이션 시스템)

  • Gu, Bon-Gwan;Jung, Chul-Hee;Lee, Jae-Yun;Cho, Sun-Young;Lee, Myeong-Won
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.17A no.6
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    • pp.281-288
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    • 2010
  • 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.

3D Face Modeling Using Feature Line Fitting (특징선 정합을 이용한 3차원 얼굴 모델링)

  • 김항기;김황수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.505-507
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    • 2000
  • 본 논문에서는 3차원 머리 모델에 몇 장의 사진으로부터 얻은 텍스쳐를 입혀 실물처럼 보이는 3차원 인물 모델을 얻는 방법을 제시한다. 모델에 사진들을 맞추는 방법으로는 특징선을 정합하는 방법을 사용한다. 모델에는 얼굴의 특징을 나타낼 수 있는 눈/코/입/눈썹 등의 특징선을 지정하였으며 이들을 사진에 정합시킴으로써 모델의 각 부위에 필요한 텍스쳐 영상을 얻는다. 여러 방향에서 본 사진들을 사용함으로써 더욱 정확한 얼굴 모델을 얻을 수 있는데, 이때 모델의 한 면은 여러 장의 사진에서 합성되어야 하는 경우가 생긴다. 이는 각 사진에서 얼굴이 보는 방향과 모델면이 이루는 각을 이용하여 그 사진이 그 면의 텍스쳐에 기여하는 정도를 계산할 수 있다. 이렇게 함으로써 사진을 이용한 저가의 3차원 캡쳐 시스템을 구현할 수 있다.

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