본 논문은 Isomap 알고리즘을 사용하여 다량의 고차원 얼굴 모션 데이터를 2차원 평면에 분포시키는 방법론과, 사용자가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 선택함으로써 실시간적으로 얼굴 표정 제어가 가능한 사용자 인터페이스 기법에 대하여 기술한다. Isomap 알고리즘은 세 단계의 과정으로 처리된다. 첫째, 각 표정 데이터의 인접표정을 정의하고, 둘째, 각 표정들 사이의 다양체 거리를 계산하여 표정공간을 구성한다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리(다양체 거리)의 결정으로 귀결되고, 이를 위해 플로이드 알고리즘을 이용한다. 셋째, 다차원 표정공간을 가시화하기 위해서 다차원 스케일링을 사용하며, 2차원 평면에 투영시킨다. 인접표정을 정의하기 위한 최소 인접거리는 피어슨의 상관계수를 이용한다. 3차원 아바타의 얼굴 표정 제어는 사용자 인터페이스를 사용하여 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 제어한다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.126-132
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2000
This paper presents a facial expression recognition based on Gabor wavelets that uses a fuzzy C-means(FCM) clustering algorithm and neural network. Features of facial expressions are extracted to two steps. In the first step, Gabor wavelet representation can provide edges extraction of major face components using the average value of the image's 2-D Gabor wavelet coefficient histogram. In the next step, we extract sparse features of facial expressions from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. The result of facial expression recognition is compared with dimensional values of internal stated derived from semantic ratings of words related to emotion. The dimensional model can recognize not only six facial expressions related to Ekman's basic emotions, but also expressions of various internal states.
본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이들 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 CCA 투영기법을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다 얼굴 애니메이션은 사용자 인터베이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.
쾌-불쾌, 각성-수면의 2차원 감정상태 공간에서 임의의 좌표값을 지정하면 Parke와 Waters[1]의 근육 기반 얼굴모형에 근거하여 그것에 해당하는 표정을 자동 합성할 수 있는 시스템을 개발하였다. 얼굴 변형의 준거 설정을 위하여 정찬섭, 오경자, 이일병과 변혜란[2]의 표정 DB에 수록된 표정 자료 및 내적감정상태 모형을 사용하였다. DB 내 표정 자료들은 감정 모형에 근거하여 차원값 및 범주로 기술된 내적상태 정보를 포함하고 있었다. 내적상태 변화에 따른 표정의 변형 규칙을 찾기 위해 표집된 표정들에 대해 21개 얼굴 근육의 변화량을 측정하였다. 내적감정상태와 얼굴 근육들의 관계 구조를 파악하기 위해 수집된 자료들을 대상으로 회귀분석을 실시하였다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 변형 규칙은 꽤-불쾌 및 각성-수면 차원값으로 주어지는 내적상태에 대한 자연스러운 표정을 합성해내었다. 이같은 결과는 방대한 양의 자료 및 개별 근육의 변화를 포착하는 회귀분석으로부터 도출된 규칙이 얼굴표정을 합성하는데 유용하고 강력한 도구가 될 수 있음을 시사한다.
본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이틀 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 Sammon 매핑을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다. 얼굴 애니메이션은 사용자 인터페이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.
As sensor technologies and image processing technologies make collecting information on users' behavior easy, many researchers have examined automatic emotion recognition based on facial expressions, body expressions, and tone of voice, among others. Specifically, many studies have used normal cameras in the multimodal case using facial and body expressions. Thus, previous studies used a limited number of information because normal cameras generally produce only two-dimensional images. In the present research, we propose an artificial neural network-based model using a high-definition webcam and Kinect to recognize users' emotions from facial and bodily expressions when watching a movie trailer. We validate the proposed model in a naturally occurring field environment rather than in an artificially controlled laboratory environment. The result of this research will be helpful in the wide use of emotion recognition models in advertisements, exhibitions, and interactive shows.
A two-dimensional warranty policy, two types of warranty criteria, such as the age and mileage of an automobile, are employed simultaneously to determine the eligibility of a warranty claim. We deal with the analysis of a variety of combined two-dimensional free replacement warranty(FRW) and pro-rata replacement warranty(PRW). In this paper we also propose the analysis of policies with item failures modelled using the one-dimensional and two-dimensional approach, respectively. We obtain expressions for the expected warranty costs and illustrate through numerical examples.
이 연구는 한국인 성인 시신의 얼굴근육을 해부하고 삼차원 스캔하여, 사실적인 얼굴근육의 형태를 삼차원 오브젝트를 만들고, 이를 통해 표정을 재현하여 카데바 얼굴근육의 복합적인 움직임을 삼차원적으로 관찰 가능한 교육 자료를 제작하는데 목적이 있다. 카데바 해부 사진 자료를 이용하여, 얼굴근육에 대해 삼차원 모델링 하였고, 네 가지 표정(슬픔, 미소, 놀람, 분노)에 따라 얼굴근육이 변화하는 삼차원 영상을 제작하였다. 이를 통해, 삼차원으로 구현한 카데바 얼굴근육의 복합적인 작용과 다양한 표정 변화를 확인할 수 있었다. 이 연구결과는 얼굴근육의 개별적인 기능에 대한 정량적인 자료를 확인할 수는 없지만, 사실적이고 입체적인 카데바의 얼굴근육 형태를 관찰할 수 있고, 복합적인 얼굴근육의 작용으로 인한 표정 변화를 확인할 수 있다. 이러한 자료는 얼굴근육의 해부학적 교육 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 얼굴 모션 캡쳐 데이터를 재사용하여 실시간 표정 제어 및 표정 애니메이션을 생성하기 위한 방법론을 기술한다. 이 방법의 핵심요소는 얼굴 표정들을 정의할 수 있는 표정상태 표현법을 정하고, 이를 LLE 알고리즘에 적용하여 표정들을 적당한 공간에 분포시키는 방법론과, 이 공간을 사용하여 실시간 표정 애니메이션 생성 및 표정제어를 수행하기 위한 사용자 인터페이스 기법이다. 본 논문에서는 약 2400개의 얼굴 표정 프레임 데이터를 이용하여 공간을 생성하고, 애니메이터가 이 공간을 자유롭게 항해할 때, 항해경로 상에 위치한 얼굴 표정 프레임 데이터들이 연속적으로 선택되어 하나의 애니메이션이 생성되거나 표정제어가 가능하도록 하였다. 약 2400개의 얼굴 표정 프레임 데이터들을 직관적인 공간상에 분포하기 위해서는 얼굴 표정 프레임 데이터로부터 얼굴 표정상태를 표현할 필요가 있고, 이를 위해서는 임의의 두 마커 사이의 거리들로 구성된 거리행렬 벡터를 이용한다. 직관적인 공간에서의 데이터 배치는 얼굴 표정상태벡터들의 집합을 LLE 알고리즘에 적용하고, 이로부터 2차원 평면에 균일하게 분포하였다. 본 논문에서는 애니메이터로 하여금 사용자 인터페이스를 사용하여 실시간으로 표정 애니메이션을 생성하거나 표정제어를 수행하도록 하였으며, 그 결과를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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