Face Stabilization by Mode Pursuit for Avatar Construction
Notice bibliographique
Résumé
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».