Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific face image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based face model.
얼굴 표정은 상호간 의사소통에 있어 중요한 의미를 갖는 것으로, 인간이 사용하는 다양한 언어보다도 수많은 인간 내면의 감정을 표현할 수 있는 유일한 수단이다. 본 논문에서는 쉽고 자연스러운 얼굴 표정 생성을 위한 근육 모델 기반 3D 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 3D 얼굴 모델의 표정 생성을 위하여 Waters의 근육 모델을 기반으로 자연스러운 얼굴 표정 생성에 필요한 근육을 추가하여 사용하고, 표정 생성의 핵심적 요소인 눈썹, 눈, 코, 입, 볼 등의 특징요소들을 중심으로 얼굴 근육과 근육벡터를 이용하여 해부학적으로 서로 연결된 얼굴 근육 움직임의 그룹화를 통해 얼굴 표정 변화의 기본 단위인 AU를 단순화하고 재구성함으로써 쉽고 자연스러운 얼굴 표정을 생성할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 얼굴의 표정 변화에 영향을 주는 해부학에 기반한 18개의 근육군쌍을 바탕으로 하여 얼굴 표정 애니메이션을 위한 근육의 움직임을 조합할 수 있도록 하였다. 개인의 이미지에 맞춰 메쉬를 변형하여 표준 모델을 만든 다음, 사실감을 높이기 위해 개인 얼굴의 정면과 측면 2장의 이미지를 이용하여 메쉬에 매핑하였다. 얼굴의 표정 생성을 애니메이션 할 수 있는 원동력이 되는 근육 모델은 Waters의 근육모델을 수정하여 사용하였다. 이러한 방법을 사용하여 텍스처가 입혀진 변형된 얼굴을 생성하였다. 또한, Ekman이 제안한 6가지 얼굴 표정을 애니메이션 하였다.
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.
본 논문은 사실적인 3D 얼굴 모델링과 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 사실적인 3D 얼굴 모델링 기법에서 개별적인 3D 얼굴 모양과 텍스쳐 맵을 만들기 위해 Generic Model Fitting 기법을 적용하였다. Generic Model Fitting에서 Deformation Function을 계산하기 위해 개별적인 얼굴과 Generic Model 사이의 대응점을 결정하였다. 그 후, Calibrated Stereo Camera로부터 캡쳐 된 영상들로부터 특징점을 3D로 복원하였다. 텍스쳐 매핑을 위해 Fitted된 Generic Model을 영상으로 Projection하였고 사전에 정의된 Triangle Mesh에서 텍스쳐를 Generic Model에 매핑 하였다. 잘못된 텍스쳐 매핑을 방지하기 위해, Modified Interpolation Function을 사용한 간단한 방법을 제안하였다. 3D 얼굴 표정을 생성하기 위해 Vector Muscle기반 알고리즘을 사용하고, 보다 사실적인 표정 생성을 위해 Deformation 과 vector muscle 기반의 턱 rotation을 적용하였다.
얼굴의 기하학적 특징이 변하여 생기는 표정은 얼굴 인식 시스템의 인식 결과에 다양한 영향을 끼친다. 얼굴 인식율을 개선하기 위해 본 연구에서는 인식 대상 얼굴과 참조 얼굴 사이의 표정 차이를 줄이는 방법으로 얼굴 표정 정규화를 제안한다. 본 연구에서는 대형의 이미지 데이터베이스를 구축하지 않고도 한 개의 정지 이미지에 일반적인 얼굴 근육 모델을 이용하는 접근 방식을 제시하여 얼굴 표정 모델링과 정규화를 처리한다. 첫 번째 방식은 본능적으로 변하는 얼굴 표정의 생물학적 모델을 구축하기 위해 선형 근육 모델의 기하학적 계수를 예측하는 것이다. 두 번째 방식은 RBF(Radial Basis Function)기반의 보간과 와핑을 통해 주어진 표정에 따라 얼굴 근육 모델을 무표정한 얼굴로 정규화한 것이다. 실험 결과, 기저얼굴 방식, 지역 이진 패턴 방식, 회색조 상관측정 방식과 같은 얼굴 인식 과정의 전처리 단계로 본 연구의 표정 정규화 과정을 적용하면 정규화를 거치지 않은 것보다 더 높은 인식율을 보인다.
In this paper, we propose a method for implementing a system for decoding the parameter data based on Facial Animation Parameter (FAP) developed by MPEG-4 Synthetic/Natural Hybrid Coding (SNHC) subcommittee. The data is displayed according to FAP with human mucle model animation engine. Proposed model has the basic properties of the human skin specified by be energy funtional for realistic facial animation.
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.
In this paper, we propose a method of image-based three-dimensional modeling for realistic facial expression. In the proposed method, real human facial images are used to deform a generic three-dimensional mesh model and the deformed model is animated to generate facial expression animation. First, we take several pictures of the same person from several view angles. Then we project a three-dimensional face model onto the plane of each facial image and match the projected model with each image. The results are combined to generate a deformed three-dimensional model. We use the feature-based image metamorphosis to match the projected models with images. We then create a synthetic image from the two-dimensional images of a specific person's face. This synthetic image is texture-mapped to the cylindrical projection of the three-dimensional model. We also propose a muscle-based animation technique to generate realistic facial expression animations. This method facilitates the control of the animation. lastly, we show the animation results of the six represenative facial expressions.
최근 사용자에게 친근감있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 얼굴은 인간의 신체부위 중 가장 쉽게 개개인을 구분할 수 있고, 감정과 정서 등의 내적 상태를 명백하게 이해할 수 있도록 해주는 중요한 의사소통의 수단으로 여겨지고 있다. 이러한 얼굴은 이용하여 인간과 컴퓨터간의 의사 전달에 있어서 효율적으로 인간의 감정을 인식하고 전달하여 대화할 수 있도록 하기 위해서 컴퓨터상의 얼굴은 인간과 유사하게 대화할 수 있고, 감정을 표현할 수 있도록 친숙하고 현실감이 있어야 한다. 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 합성을 위한 얼굴 모델링 및 애니메이션 방법을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특성 사람에게 정합하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구들과 다르게 표준 한국인 얼굴을 이용한 일반 모델을 생성하여, 임의의 얼굴에 대하여 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델이 이루어질 수 있도록 하였다. 그리고 얼굴 표정합성을 위하여, 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반한 근육 기반 모델 방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다. 이러한 얼굴 모델링 및 합성 기술은 화상회의, 가상현실, 교육, 영화 등 여러 분야에서 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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