ARKit에서 FACS로: 블렌드셰이프 치트 시트
여러분이나 여러분의 팀이 오픈 소스 얼굴 추적 키트를 사용하는 경우, 무엇이 무엇인지 파악하는 것이 어려울 수 있습니다. FACS 번역 시트로 모호한 부분을 해결하세요!
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미소의 진정성을 측정할 수 있을까요? 감정 표현에 대해 우리가 흔히 하는 가정에 대한 탐구.
불편한 표정은 종종 헤드셋 조정 후 이어지거나 향후 조정을 예측하는 표정이었습니다. 지루한 표정과 경멸의 스펙트럼에 속하는 표정은 나중에 데모 후 인터뷰 중에 드러나는 바람직하지 않은 경험을 예측하는 경향이 있었습니다. 이러한 표정은 단순히 사건을 예측하는 데만 유용한 것이 아닙니다. 또한 추가 조사를 위한 포인트가 되기도 했습니다.
우리는 기계가 인간보다 편향성이 적다는 대중의 지나친 단순화에 동의하는 것 같지만, 기계가 데이터의 다양한 측면을 읽고 집중하도록 훈련되는 방식을 잘 알고 있다면 알 수 있습니다: 그렇게 간단하지 않습니다.
해부학적 변화는 기술 및 엔터테인먼트 분야에서 얼굴 추적/얼굴 모션캡처에 있어 의외로 무시되는 고려 사항입니다. 단순화된 해부학 다이어그램이 모든 얼굴에 보편적으로 적용되는 것으로 받아들여지고 더 이상의 질문은 거의 하지 않습니다.
현실은: 얼굴 근육은 매우 가변적입니다.
시각 효과 학회를 통해 최근 CAVE 아카데미와 함께 진행한 웨비나에서 발췌한 마스터클래스 발췌문과 링크입니다.