This paper proposes a synchronization method of synthetic facial iamge sequences and synthetic speech. The LP-PSOLA synthesizes the speech for each demi-syllable. We provide the 3,040 demi-syllables for unlimited synthesis of the Korean speech. For synthesis of the Facial image sequences, the paper defines the total 11 fundermental patterns for the lip shapes of the Korean consonants and vowels. The fundermental lip shapes allow us to pronounce all Korean sentences. Image synthesis method assigns the fundermental lip shapes to the key frames according to the initial, the middle and the final sound of each syllable in korean input text. The method interpolates the naturally changing lip shapes in inbetween frames. The number of the inbetween frames is estimated from the duration time of each syllable of the synthetic speech. The estimation accomplishes synchronization of the facial image sequences and speech. In speech synthesis, disk memory is required to store 3,040 demi-syllable. In synthesis of the facial image sequences, however, the disk memory is required to store only one image, because all frames are synthesized from the neutral face. Above method realizes synchronization of system which can real the Korean sentences with the synthetic speech and the synthetic facial iage sequences.
본 논문은 연속적으로 입력되는 동영상에서 시공간 정보를 이용하여 다양한 조명환경에서도 실시간 적용이 가능한 얼굴영역 검출기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 연속된 두개의 연속 영상에서 에지 차영상을 구하고 연속적으로 입력되는 영상과의 차분 누적영상을 통해 초기 얼굴영역을 검출한다. 초기 얼굴영역으로부터 외부 조명의 영향을 없애기 위해, 검출된 초기 얼굴영역의 수평 프로파일을 이용하여 수직 방향으로 객체영역을 이분하며, 각각의 객체영역에 관해 주색상 밝기를 구한다. 배경과 잡음 성분을 제거한 후, 분할된 얼굴영역을 통합한 주색상 밝기 분포를 이용하여 타원으로 근사화 함으로써 정확한 얼굴의 기울기와 영역을 실시간으로 계산한다. 제안된 방법은 다양한 조명조건에서 얻어진 동영상을 이용하여 실험되었으며 얼굴의 좌 우 기울기가 $30^{\circ}$이하에서 우수한 얼굴영역 검출 성능을 보였다.
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.
In this paper we concentrate on overall direction of the gaze based on a head pose for human computer interaction. To decide a gaze direction of user in a image, it is important to pick up facial feature exactly. For this, we binarize the input image and search two eyes and the mouth through the similarity of each block ( aspect ratio, size, and average gray value ) and geometric information of face at the binarized image. We create a imaginary plane on the line made by features of the real face and the pin hole of the camera to decide the head orientation. We call it the virtual facial plane. The position of a virtual facial plane is estimated through projected facial feature on the image plane. We find a gaze direction using the surface normal vector of the virtual facial plane. This study using popular PC camera will contribute practical usage of gaze tracking technology.
많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시 카메라에 찍힌 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 그 어려움을 극복하기 위해 Kernel PCA 기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.
System configuration 1. First is the image acquisition part 2. Second part is for creating the vector image and for processing the obtained facial image. This part is for finding the facial area from the skin color. To do this, we can first find the skin color area with the highest weight from eigenface that consists of eigenvector. And then, we can create the vector image of eigenface from the obtained facial area. 3. Third is recognition module portion.
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권2호
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pp.110-113
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2005
An enhancement of tracking capacity for the centering position of eye and iris on the facial image is presented. A facial image is acquisitioned with a CCD camera to be converted into a binary image. The eye region to be a specified brightness and shapes is used the FRM method using the neighboring five mask areas, and the iris on the eye is tracked with FPDP method. The experimental result shows that the proposed methods lead the centering position tracking capability to be enhanced than the pixel average coordinate values method.
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.
This paper introduce a personalized facial expression recognition system. Many previous works on facial expression recognition system focus on the formal six universal facial expressions. However, it is very difficult to make such expressions for normal person without much effort and training. And in these days, the personalized service is also mainly focused by many researchers in various fields. Thus, we Propose a novel facial expression recognition system with fuzzy neural networks and robust image processing.
Background : When surgeons plan mandible ortho surgery for patients with skeletal class III facial asymmetry, they must be consider the exact method of surgery for correction of the facial asymmetry. Three-dimensional (3D) CT imaging is efficient in depicting specific structures in the craniofacial area. It reproduces actual measurements by minimizing errors from patient movement and allows for image magnification. Due to the rapid development of digital image technology and the expansion of treatment range, rapid progress has been made in the study of three-dimensional facial skeleton analysis. The purpose of this study was to conduct 3D CT image comparisons of mandible changes after mandibular surgery in facial asymmetry patients. Materials & methods : This study included 7 patients who underwent 3D CT before and after correction of facial asymmetry in the oral and maxillofacial surgery department of Yeungnam University Hospital between August 2002 and November 2005. Patients included 2 males and 5 females, with ages ranging from 16 years to 30 years (average 21.4 years). Frontal CT images were obtained before and after surgery, and changes in mandible angle and length were measured. Results : When we compared the measurements obtained before and after mandibular surgery in facial asymmetry patients, correction of facial asymmetry was identified on the "after" images. The mean difference between the right and left mandibular angles before mandibular surgery was $7^{\circ}$, whereas after mandibular surgery it was $1.5^{\circ}$. The right and left mandibular length ratios subtracted from 1 was 0.114 before mandibular surgery, while it was 0.036 after mandibular surgery. The differences were analyzed using the nonparametric test and the Wilcoxon signed ranks test (p<0.05). Conclusion: The system that has been developed produces an accurate three-dimensional representation of the skull, upon which individualized surgery of the skull and jaws is easily performed. The system also permits accurate measurement and monitoring of postsurgical changes to the face and jaws through reproducible and noninvasive means.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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