초록

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최근 컴퓨터 그래픽스에서 비사실적인 표현에 관한 연구가 되고 있다. 그 중 애니메이션 분야는 기존의 2D 애니메이션 기법을 적용하여 비사실적인 애니메이션(Non Photorealistic Animation) 을 표현할 수 있다. 여러 기법 중 기대(Anticipation) 효과를 얼굴 표정 애니메이션(Facial Animation)에 적용한다면 조금 더 역동적인 표정을 표현할 수 있게 된다. 얼굴 표정 애니메이션(Facial Animation)을 제작하기 위해서는 실제 사람의 얼굴 표정을 캡쳐하거나 애니메이터가 많은 노력과 시간을 투자하여 작업을 해야 한다. 본 논문에서는 이런 방법으로 생성된 얼굴 표정 애니메이션에 사용자가 원하는 표정에 기대 효과를 자동으로 추가하여 더 좋은 표정을 생성하는 방법을 소개한다.

최근 컴퓨터 그래픽스에서 비사실적인 표현에 관한 연구가 되고 있다. 그 중 애니메이션 분야는 기존의 2D 애니메이션 기법을 적용하여 비사실적인 애니메이션(Non Photorealistic Animation) 을 표현할 수 있다. 여러 기법 중 기대(Anticipation) 효과를 얼굴 표정 애니메이션(Facial Animation)에 적용한다면 조금 더 역동적인 표정을 표현할 수 있게 된다. 얼굴 표정 애니메이션(Facial Animation)을 제작하기 위해서는 실제 사람의 얼굴 표정을 캡쳐하거나 애니메이터가 많은 노력과 시간을 투자하여 작업을 해야 한다. 본 논문에서는 이런 방법으로 생성된 얼굴 표정 애니메이션에 사용자가 원하는 표정에 기대 효과를 자동으로 추가하여 더 좋은 표정을 생성하는 방법을 소개한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 그 중 기대 효과(Anticipation)를 실제 표정에서 캡쳐받은 데이터나 애니메이터가 제작한 애니메이션에 자동적 으토 적용한다면 손 쉽게 좋은 얼굴 표정 애니메이션을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 먼저 기대효과가 무엇인지 살퍼본 후 이 효과를 효율적으로 적용하는 방법을 소개하 겠다.

가설 설정

• 3. 사용자가 기대 食과를 추가하고 싶은 표정을 선택한다.
• 기대 동작은 항상 메인 행동의 반대방향으로 나타냔다. 몸 전체에 행동이 있다면 거대한 힘의 기대효과를 가진다.

제안 방법

• 이러한 특징점울 찾는 방법은 기존의 여러 방법이 있다[1]. 그러나 본 논문에서는 실제 주어진 애니메이션 데이터를 기반으로 생성하였다.
• 얼굴 포인트마다 검색하는 비효율성을 줄이기 위해서 비슷한 움직임을 갖는 포인트들을 컴포넌트로 생성하여 검색의 효율성을 높이기로 하였다. 컴포넌트의 생성 방법은 다음과 같다.

이론/모형

• 이번 논문은 기본적으로 이 시스템을 자동화하는데 초점을 두었다. 또 다른 시도는 Lasster가 소개한 기법 중 s이uash—and-stretch 효과를 물리 人뮬레이션 하는데 있어서 물체를 표현하는데 적용하였다[5]. Z1 리고 얼굴 표정에 관한 지금까지 연구를 조사한 경우도 있다[1].

후속연구

• 그래서 이러한 2D 애니메이터 들의 기법을 3D 애니메이 션에 적용 한다면, 더 역동적인 애니메이션을 얻을 수 있을 것이다. 얼굴의 표정 애니메이션은 이러한 효과를 적용했율 때, 좋은 결과를 얻물 수 있는 분야이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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