International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.56-63
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2020
The Avengers film produced by Marvel Comics shows visual effects that were impossible to produce in the past. Companies that produce film special effects were initially equipped with large personnel and equipment, but technology is gradually evolving to be feasible for smaller companies that do not have high-priced equipment and a large workforce. The development of hardware and software is becoming increasingly available to the general public as well as to experts. Equipment and software which were difficult for individuals to purchase before quickly popularized high-performance computers as the game industry developed. The development of the cloud has been the driving force behind software costs. As augmented reality (AR) performance of mobile devices improves, advanced technologies such as motion tracking and face recognition technology are no longer implemented by expensive equipment. Under these circumstances, after implementing mobile-based facial capture technology in animation projects, we have identified the pros and the cons and suggest better solutions to improve the problem.
본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.
컴퓨터 분야에서 얼굴근육 이미지합성은 살아있는 것 같은 모델을 실현하기 위한 가장 실재적인 접근방법 중의 하나이며, 얼굴근육 모델은 얼굴조직 성분과 근육으로 구성된다. 이 모델에서 얼굴 조직 성분에 영향을 주는 힘(force)은 각 근육의 수축강도로써 계산되어지고, 각 근육 파라메터의 결합은 명확한 얼굴표현으로 결정한다. 또한 각 근육 파라메터는 실험과 샘플 사진과 근육편집기로 생성한 명확한 이미지를 비유하여 에러처리과정을 통해 결정된다. 이 논문에서 신경회로망을 사용한 2D(Two-Dimension) 지시점의 움직임으로부터 얼굴근육의 자동인식 방법을 제안하고자 하며, 얼굴모델을 기반으로 한 물리학적 제한하에 캡처된 이미지에서 정보 흐름과 2D 포인트로부터 3D(Three-Dimension) 움직임 인식을 하고자 한다.
Facial deformity after nerve injury changes ones' social life. We experienced a few patients with healthy early recovery of muscle contraction after the operation with soft tissue wraparound splint. Under general anesthesia, exploration to find as many injured nerve stumps with ${\times}2.5$ loopes was undertaken at first. Interfascicular repair was done with minimal tension by 10-0 nylon under a microscope, and the suture site was sealed by approximating the surrounding fat flaps. This conjoined adipose tissue flap was a splint as a wraparound environment to reduce the tension in the coaptation site, and to increase the relative concentration of releasing neurotrophic factors by surrounding it. A 45-year-old man fell down in a drunken state and had deep laceration by broken flowerpot fragments with facial muscle weakness on the right cheek. His injured mandibular branches of the facial nerve were found. A 31-year-old female suffered from motionlessnesss of frontalis muscle after a traffic accident. She had four frontal branches injured. The man had his cheek with motion after seven days, and the woman two months after the operation. The nerve conduction test of the woman showed normalized values. Facial nerve repair surrounded by adipose tissue wraparound splint can make the recovery time relatively short.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.162-169
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2019
Facial rigging technology has been developing more and more since the 21st century. Facial rigging of various methods is still attempted and a technique of capturing the geometry in real time recently also appears. Currently Modern CG is produced image which is hard to distinguish from actual photograph. However, this kind of technology still requires a lot of equipment and cost. The purpose of this study is to perform facial rigging using muscle simulation instead of using such equipment. Original muscle simulations were made primarily for use in the body of a creature. In this study, however, we use muscle simulations for facial rigging to create a more realistic creature-like effect. To do this, we used Ziva Dynamics' Ziva VFX muscle simulation software. We also develop a method to overcome the disadvantages of muscle simulation. Muscle simulation can not be applied in real time and it takes time to simulate. It also takes a long time to work because the complex muscles must be connected. Our study have solved this problem using blendshape and we want to show you how to apply our method to face rig.
In this paper, a novel system for avatar motion controlling by tracking face is presented. The system is composed of three main parts: firstly, LCS (Local Cluster Searching) method based face feature detection algorithm, secondly, HMM based feature points recognition algorithm, and finally, avatar controlling and animation generation algorithm. In LCS method, face region can be divided into many small piece regions in horizontal and vertical direction. Then the method will judge each cross point that if it is an object point, edge point or the background point. The HMM method will distinguish the mouth, eyes, nose etc. from these feature points. Based on the detected facial feature points, the 3D avatar is controlled by two ways: avatar orientation and animation, the avatar orientation controlling information can be acquired by analyzing facial geometric information; avatar animation can be generated from the face feature points smoothly. And finally for evaluating performance of the developed system, we implement the system on Window XP OS, the results show that the system can have an excellent performance.
본 논문은 얼굴 모션 캡쳐 애니메이션을 위한 빠르고 정확한 추출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 추출 및 추적의 두 단계로 구성된다. 먼저 신경회로망 기반의 영역 병합 기법을 이용하여 입력 영상으로부터 다중 마크를 분리한다. 그 다음, 신경회로망 기반의 추적 알고리즘을 사용하여 각각의 프레임에서 추출된 다중 마크들을 추적한다. 실험의 결과는 추출단계에서는 노이즈를 제거하고 처리 시간을 줄일 수 있었다. 또한 낮은 프레임율에서도 성능이 좋은 추적 결과를 얻을 수 있었다.
표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.
The implementation of human-like robot has been advanced in various parts such as mechanic arms, legs, and applications of five senses. The vision applications have been developed in several decades and especially the face recognition have become a prominent issue. In addition, the development of computer systems makes it possible to process complex algorithms in realtime. The most of human recognition systems adopt the discerning method using fingerprint, iris, and etc. These methods restrict the motion of the person to be discriminated. Recently, the researchers of human recognition systems are interested in facial recognition by using machine vision. Thus, the object of this paper is the implementation of the realtime ...
본 논문은 사용자로 하여금 얼굴표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간 적으로 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하는 기법을 제안하고, 해당 시스템을 구축한다. 본 시스템에서는 얼굴 모션 캡쳐 데이터로 구성된 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 그러나 이 표정공간은 한 표정에서 다른 표정까지 이동할 때 두 표정간의 직선경로를 통해 이동할 수 있는 그런 공간이 아니다. 본 기법에서는 이 경로를 표정 데이터로부터 근사적으로 유추한다. 우선, 각 표정상태를 표현하는 거리행렬간의 거리가 일정 값 이하인 경우 두 표정을 인접해 있다고 간주한다. 임의의 두 표정 상태가 일련의 인접표정들의 집합으로 연결되어 있으면 두 표정간에 경로가 존재한다고 간주한다. 한 표정에서 다른 표정으로 변화할 때 두 표정간의 최단경로를 통해 이동한다고 가정한다. 두 표정간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 이용한다. 이 거리행렬의 집합인 표정공간은 다차원 공간이다. 3차원 아바타의 얼굴 표정은 사용자가 표정공간을 항해하면서 원하는 표정을 실시간 적으로 선택함으로써 제어한다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화 했다. 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하게 해본 결과, 3차원 아바타의 실시간 얼굴 표정 제어가 필요한 각 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 판단되었다.24시간 경과시킨 후 치아의 장축에 따라 절단하여 침투된 색소의 정도를 광학현미경상에서 40배로 관찰하였다. 각각의 실험결과는 ANOVA/Tukey's test 및 Kruskal-Wallis non-parametric independent analysis와 Mann-Whitney U test에 의하여 통계 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 대조군에 있어서 혼합형 복합레진의 미세인장 결합강도는 미세혼합형에 비하여 높았으며, 실험군 사이에는 유의차를 보이지 않았다. 2.모든 복합레진의 미세인장 결합강도는 와동의 C-factor증가에 따라 감소하는 경향을 나타내었고, 혼합형 복합레진의 실험군은 대조군에 비하여 낮게 나타났으며, 미세혼합형 복합레진에서는 유의차를 보이지 않았다. 3. 절단측 및 치은측 변연부의 미세누출정도는 혼합형 복합레진이 미세혼합형에 비하여 대체로 높게 나타났다. 4. 모든 실험군에서 미세누출은 C-factor증가에 따라 증가하였고 절단측에 비하여 치은측 변연이 높게 나타났으나 통계학적 유의차는 보이지 않았다. C-factor의 변화에 대하여 필러함량과 탄성계수가 높은 혼합형 복합레진이 미세혼합형에 비하여 더 민감한 결과를 보인다. 이는 복합레진 수복시 재료의 선택과 중합수축의 적절한 조절이 중요한 요소임을 시사한다.s에서는 1주, 2주에서 강한 염증반응을 보였으나 12주에서는 염증반응이 감소하였다. 4) 새로 개발된 봉함제 Adseal-1,2는 1주, 2주에서는 가장 약한 염증반응을 보이나 4주, 12주 후에는 AH Plus와 비슷한 수준의 염증 반응을 보였다. 5) Pulp Canal Sealer를 제외한 모든 군에서 인정할 만한 생체친화성을 보였다. 6)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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