フェイシャルパフォーマンス：データ収集プロトコルに不可欠な3つのヒント
時代遅れのフェイシャルキャプチャープロトコルを使用するのはやめましょう。FACSのグルーピングからMLトレーニングデータの必要性まで、パフォーマンスキャプチャパイプラインを最適化するための3つの重要なヒントを学びます。.
技術
/p/ /b/ /m/ 両唇Visemesと非対称性の重要性
私たちの自然な顔の非対称性がどのように話し言葉に反映され、自然な顔の動きを実現し、視覚的表現に信憑性を持たせるために重要な役割を果たすのか。
まぶたのしわのバリエーション
上まぶたのシワがある人のまぶたの皮膚の深さや量は、千差万別なのですアイライナーを使っている人が、同じようにライニングできないのは、このためです。そこに秘密があるんです。
ARKitからFACSへ：ブレンドシェイプ・チートシート
オープンソースのフェイストラッキングキットを使用している場合、何が何だかわからなくなることがあります。FACS Translation Sheetを使えば、曖昧さを解消することができます。
"すべては目の中にある "とその他の嘘：現代の感情研究に対する批判
笑顔の真正性は本当に測れるのか？感情表現についての一般的な仮定を探ります。
UXリサーチ中に見たくない顔 - 特にVRの場合
不快感を示す顔は、ヘッドセットの調整後に現れることが多く、また、今後の調整を予測するものであった。退屈そうな顔や軽蔑的な顔は、デモ後のインタビューで開示される望ましくない経験を予測する傾向があった。これらの表情は、単に事象の予測に役立つだけではありません。これらの表情は、事象の予測に役立つだけでなく、今後の検討のためのポイントにもなる。