Relacionadas à (i) transferência de expressões faciais 3D, e à (ii) caricaturização de facesģD utilizando uma abordagem baseada em proporções de elementos faciais quando confrontadas a uma face média.
TestesĬonsiderando um banco de dados de faces 3D (especialmente criado para este trabalho),Ĭonjuntamente com a adoção de uma métrica, mostram bons resultados de reconstruçãoįacial 3D, corroborando assim a eficiência e aplicabilidade dada a baixa complexidadeĪdicionalmente à reconstrução facial, neste trabalho foram exploradas duas aplicações Na etapa de reconstrução de uma face, dada uma fotografiaĢD, a textura facial, limitada por seus pontos característicos correspondentes, é utilizada para projetar a face de entrada na base de geometria obtida no treinamento. Na etapa de treinamento, pontos característicos faciais das amostras do banco de dados e sua projeção em espaços de componentes principais são utilizados para representar o banco de dados completo, definindo uma base ortonormal de textura e outra de geometria. Os dados correspondentes à fotografiaĢD sofrem uma série de transformações através de espaços de textura e geometria previamente estimados. Permite obter uma representação de geometria facial 3D dada apenas uma fotografia 2DĮ um conjunto de pontos característicos faciais. Neste trabalho, apresentamos um método de fotografia facial 3D baseada em um banco deĭados de expressões faciais composto por geometria e textura facial. Gráfica, e Reconhecimento de Padrões, que vem recebendo especial atenção da comunidade científica. O processo de reconstrução de modelos faciais 3D (geometria facial) dada uma fotografiaĢD (textura facial) é um tópico relevante na área de Visão Computacional, Computação
We demonstrate the power of this approach through two users who control and animate a wide range of 3D facial expressions of different avatars. To adapt the synthesized motion to a new character model, we introduce an efficient expression retargeting technique whose run-time computation is constant independent of the complexity of the character model. The system uses the knowledge embedded in motion capture data to translate these low-quality 2D animation control signals into high-quality 3D facial expressions. Because of the nature of video data, these parameters may be noisy, low-resolution, and contain errors. We develop a real-time facial tracking system to extract a small set of animation control parameters from video. In this paper, we show that a rich set of lifelike facial actions can be created from a preprocessed motion capture database and that a user can control these actions by acting out the desired motions in front of a video camera. Disable / remove antivirus (files are completely clean)Ģ.Controlling and animating the facial expression of a computer-generated 3D character is a difficult problem because the face has many degrees of freedom while most available input devices have few.
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