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Enregistrement W2914037665 · doi:10.1109/ivcnz.2018.8634727

Face Stabilization by Mode Pursuit for Avatar Construction

2018· article· en· W2914037665 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFace recognition and analysis
Établissements canadiensElectronic Arts (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeadsetComputer visionComputer scienceAvatarArtificial intelligenceFacial expressionMotion (physics)Face (sociological concept)Position (finance)Point (geometry)Virtual realityHuman–computer interactionMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avatars driven by facial motion capture are widely used in games and movies, and may become the foundation of future online virtual reality social spaces. In many of these applications, it is necessary to disambiguate the rigid motion of the skull from deformations due to changing facial expression. This is required so that the expression can be isolated, analyzed, and transferred to the virtual avatar. The problem of identifying the skull motion is partially addressed through the use of a headset or helmet that is assumed to be rigid relative to the skull. However, the headset can slip when a person is moving vigorously on a motion capture stage or in a virtual reality game. More fundamentally, on some people even the skin on the sides and top of the head moves during extreme facial expressions, resulting in the headset shifting slightly. Accurate conveyance of facial deformation is important for conveying emotions, so a better solution to this problem is desired. In this paper, we observe that although every point on the face is potentially moving, each tracked point or vertex returns to a neutral or “rest” position frequently as the responsible muscles relax. When viewed from the reference frame of the skull, the histograms of point positions over time should therefore show a concentrated mode at this rest position. On the other hand, the mode is obscured or destroyed when tracked points are viewed in a coordinate frame that is corrupted by the overall rigid motion of the head. Thus, we seek a smooth sequence of rigid transforms that cause the vertex motion histograms to reveal clear modes. To solve this challenging optimization problem, we use a coarse-to-fine strategy in which smoothness is guaranteed by the parameterization of the solution. We validate the results on both professionally created synthetic animations in which the ground truth is known, and on dense 4D computer vision capture of real humans. The results are clearly superior to alternative approaches such as assuming the existence of stationary points on the skin, or using rigid iterated closest points.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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