Active Appearance Models은 객체의 모델링에 널리 사용되며, 특히 얼굴 모델은 얼굴 추적, 포즈 인식, 표정 인식, 그리고 얼굴 인식에 널리 사용되고 있다. 최초의 AAM은 Shape과 Appearance가 하나의 계수에 의해서 만들어 지는 Combined AAM이였고, 이후 Shape과 Appearance의 계수가 분리된 Independent AAM과 3D를 표현할 수 있는 Combined 2D+3D AAM이 개발 되었다. 비록 Combined 2D+3D AAM이 3D를 표현 할 수 있을지라도 이들은 공통적으로 2D 영상을 사용하여 모델을 생산한다. 본 논문에서 우리는 stereo-camera based 3D face capturing device를 통해 획득한 3D 데이터를 기반으로 하는 3D AAM을 제안한다. 우리의 3D AAM은 3D정보를 이용해 모델을 생산하므로 기존의 AAM보다 정확한 3D표현이 가능하고 Alignment Algorithm으로 Inverse Compositional Image Alignment(ICIA)를 사용하여 빠르게 Model Instance를 생산할 수 있다. 우리는 3D AAM을 평가하기 위해 stereo-camera based 3D face capturing device로 촬영해 수집한 한국인 얼굴 데이터베이스[9]로 얼굴인식을 수행하였다.
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.
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.
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.
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.
This research aims to suggest web-based 3D face modeling system for hairline modification surgery. As public interests in beauty regarding face escalate with era of wide persoanl mobile smart iCT devices, need for medical information system is urgent and increasing demand. This research attempted to build 3D facing modeling library deploying conventional technology and proprietary software available. Implications from the our experiment found that problems and requirement for developing new web based standard. We suggest new system from our experiment and literature review regarding relevant technologies. Main features of our suggested systems is based on studies regarding hair loss treatment such as medical science, beauty studies and information technology. This system processes input images of 2D frontal and profile pictures of face into 3D face modeling with mesh-data. The mesh data is compatible with web standard technology including SVG and Canvas Tag supported natively by HTML5.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.265-268
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2002
얼굴은 성별, 나이, 인종에 따라 다양한 특징을 가지고 있어서 개개인을 구별하기가 쉽고 내적인 상태를 쉽게 볼 수 있는 중요한 도구로 여겨지고 있다. 본 논문은 얼굴표정 애니메이션을 위한 효과적인 방법으로 실제얼굴의 피부조직 얼굴 근육 등 해부학적 구조에 기반한 근육기반모델링을 이용하는 방법을 소개하고자 한다. 제안하는 시스템의 구성은 얼굴 와이어프레임 구성과 폴리곤 메쉬분할 단계, 얼굴에 필요한 근육을 적용시키는 단계, 근육의 움직임에 따른 얼굴 표정생성단계로 이루어진다. 와이어프레임 구성과 폴리곤 메쉬 분할 단계에서는 얼굴모델을 Water[1]가 제안한 얼굴을 기반으로 하였고, 하나의 폴리곤 메쉬를 4등분으로 분할하여 부드러운 3D 얼굴모델을 보여준다. 다음 단계는 얼굴 표정생성에 필요한 근육을 30 개로 만들어 실제로 표정을 지을 때 많이 쓰는 부위에 적용시킨다. 그 다음으로 표정생성단계는 FACS 에서 제안한 Action Unit 을 조합하고 얼굴표정에 따라 필요한 근육의 강도를 조절하여 더 자연스럽고 실제감 있는 얼굴표정 애니메이션을 보여준다.
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.
본 논문은 3차원 스캐너로 획득된 실제 얼굴 데이터를 햅틱 상호작용을 통해 직접 변형하고 재질감을 모델링 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 그래픽 하드웨어 기반의 햅틱 렌더링 알고리즘을 기반으로 획득된 2.5D 얼굴 데이터를 mass-spring 모델을 적용하여 변형하고 얼굴의 재질감(탄성, 마찰, 거칠기) 정보를 모델링 하는 것이다. 햅틱 장치를 이용한 변형알고리즘은 변형 시 효율적인 변형 영역 탐색을 위하여 공간 분할방법인 k-d 트리 구조를 이용하여 최근방 탐색 알고리즘을 구현하였으며, 사실적인 힘 계산을 위하여 각 포인트 마다 mass-spring 모델을 적용하여 반력 연산 및 물체의 변형을 수행하였다. 아울러 재질감을 모델링 하기 위해 깊이 이미지 기반 표현(Depth Image Based Representation, DIBR)을 이용하여 가상 물체의 거칠기, 탄성, 및 마찰을 편집할 수 있는 방법론을 제시하고, 편집된 재질감을 직접 물체의 표면에 적용하여 렌더링 하는 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.535-538
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2003
본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 워터쉐드 변환을 이용하여 3차원 얼굴 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 워터쉐드 변환으로 분할된 각각의 영역으로부터 얼굴의 특징점들을 추출하고 MPEG-4에서 정의해놓은 FDP(Facial Definition Parameter)를 기반으로 얼굴 메쉬모델을 생성한다. 워터쉐드 변환시 발생하는 영역 기반의 과분할 결과에서 얻어지는 정확한 정보와 MPEG-4의 FDP를 기반으로 한 Candide Model을 이용함으로써 매우 간편하게 3D 얼굴 모델을 생성할 수 있고 영상 압축 및 전송에 매우 효율적으로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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