포즈 표현 품질을 높이는 방법 포즈 표정 ca퓨처 시스템이 점점 더 대중화되고 있습니다. 예술/엔터테인먼트 업계에서는 꽤 오래 전부터 사용되어 왔지만, 최근에는 기술 업계에서도 주목을 받고 있습니다. 업종에 관계없이 원하는 포즈를 취하는 데에는 보편적인 어려움이 있습니다. 기술 분야의 머신러닝을 위한 고품질 데이터를 확보하고 예술/엔터테인먼트 분야에서 보다 정확한 참조 포즈를 장려하기 위해, 데이터 참여자, 배우 또는 모델을 최대한 활용하기 위해 피해야 할 일반적인 실수가 담긴 가이드를 아래에 소개합니다.

참고: 이 주제에 대해 다룰 내용이 많습니다. 얼굴 표정만 잘라낸 버전입니다. 상담을 받을 수 있습니다(facetheFACS@melindaozel.com)를 클릭하면 아래쪽 얼굴 및/또는 조합 표현식에 대해 동일한 정보를 얻을 수 있습니다.

에서 포즈를 취한 표정을 캡처하는 모범 사례 기술

채용 및 계획 시 피해야 할 실수

채용

수집 팀을 선택하는 것은 프로젝트의 품질에 큰 영향을 미칩니다. 기술 분야에서 데이터 수집 전문가를 고용할 때 흔히 저지르는 실수는 다음과 같습니다:

데이터 수집을 위해 과도한 자격을 갖춘 사람을 고용하지 마세요.  

• 데이터 수집은 지루하고 반복적인 작업일 수 있습니다. 데이터 전략 단계에서는 전문성이 중요하지만, 데이터 수집 단계에서는 전문성이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 과도한 자격을 갖춘 사람을 데이터 수집에 고용하면 직원들이 자극이 부족한 업무와 경력 정체로 인해 지칠 가능성이 높아집니다. 지루함과 정체는 명확한 승진 경로가 없는 한 개인이 팀에 남아있으려는 동기를 감소시킵니다. 경력이 적은 사람을 채용하면 팀원들이 팀에 남을 가능성이 높아집니다. 또한 경험이 부족한 직원에게 계약직 기반의 답답한 구조를 지속하는 대신 경력 성장 기회를 제공할 수 있습니다.
• 데이터 캡처 프로젝트에서 최악의 상황 중 하나는 높은 이직률입니다. 팀원들이 하우스 스타일 수집 프로세스의 모든 것을 알고 있어야 합니다. 시스템의 어려움과 해킹에 대해 잘 알고 있는 팀은 더 정확한 데이터를 생산하고 문제 해결에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

 하지 마세요 사람의 기술보다 경험을 중시 

• 참가자가 편안하게 느끼도록 하는 것이 절반의 승리입니다. 사람들은 새롭고 부자연스러운 환경에서는 표현력이 떨어집니다. 데이터 수집 환경은 본질적으로 부자연스럽기 때문에 직관적이고 개성 있는 직원으로 불편한 환경을 보완해야 합니다. 고객 서비스 경력이 있거나 감성 지능이 뛰어난 데이터 수집 전문가를 고용하면 기술 경험만 있는 사람을 고용하는 것보다 훨씬 더 많은 것을 얻을 수 있습니다.

계획

캡처하기로 선택한 표현식 데이터는 사용 사례와 리소스 가용성에 따라 달라집니다. 계획에서 흔히 저지르는 실수는 다음과 같습니다:

 부족한 가이드와 부정확한 비주얼 피하기 

• 표현의 뉘앙스에 대한 지식이 부족하기 때문에 대부분의 포즈 가이드에는 잘못된 설명이 있거나 부정확한 시각적 예시가 있습니다. 이러한 문제를 줄이려면 전문가와 상담하거나 지정된 팀원에게 표정 코딩 시스템 매뉴얼과 같은 교육 자료와 시간을 할애하는 것이 중요합니다.

A중복되거나 관련 없는 포즈 무효화