Animasyon Modelini Öğrenme – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
3D Yüz Animasyon Modelini Öğrenme
Sentetik bir insan yüzü, insan yüzüyle ilgili bilgileri görselleştirmek için kullanışlıdır. Uygulamalar görsel telekomünikasyon, sanal ortamlar ve sentetik ajanlar ve bilgisayar destekli eğitimi içerir.
3B yüz analizi (izleme) ve sentezin (animasyon) temel konularından biri yüz deformasyonunu modellemektir. Yüz deformasyonu karmaşıktır ve genellikle insanların çok hassas olduğu ince ifade varyasyonlarını içerir.
Bu nedenle, geleneksel modeller genellikle kapsamlı manuel ayarlama gerektirir. Son zamanlarda, hareket yakalama tekniklerinin ilerlemesi, veriye dayalı yöntemleri ateşledi. 3B yüz animasyonunu yürütmek için gerçek yüz hareketi verilerini kullanarak gerçekçi animasyon elde ederler. Bununla birlikte, temel veriye dayalı yöntemler, büyük miktarda veri gerektirdiğinden, doğası gereği hantaldır.
Daha yakın zamanlarda, hareket yakalama verilerinden kompakt ve esnek yüz deformasyon modellerini öğrenmek için makine öğrenme teknikleri kullanılmıştır. Öğrenilen modellerin gerçekçi yüz hareketi sentezi ve verimli yüz hareketi analizi için faydalı olduğu gösterilmiştir.
Aşağıdaki sorunları sistematik bir şekilde ele almak için yüz deformasyon analizi ve sentezi üzerine birleşik bir çerçeve talep edilmektedir: (a) verilerden kompakt bir 3B yüz deformasyon modelinin nasıl öğrenileceği ve (b) modelin sağlam yüz için nasıl kullanılacağıdır.
Bu makalede, yüz deformasyon modellemesi ve yüz hareket analizi ve sentezi üzerine birleşik bir makine öğrenimi tabanlı çerçeve sunuyoruz. Çerçeve gösterilmektedir. Bu çerçevede, ilk önce kapsamlı 3B yüz hareket yakalama verilerinden, yüz deformasyonunun nicel görsel temsili olarak seçilen kompakt bir Hareket birimleri (MU’ler) setini öğreniyoruz.
Daha sonra, keyfi yüz deformasyonu, hareket birimi parametreleri (MUP’ler) olarak adlandırılan katsayılarla ağırlıklandırılan, MU’ların lineer bir kombinasyonu ile tahmin edilebilir. Enterpolasyona dayalı olarak, MU’lar yeni geometri topolojisi ile yüz modeline uyarlanabilir.
MU temsili hem sağlam yüz hareketi analizinde hem de verimli sentezde kullanılır. Ayrıca konuşma ve yüz hareketi arasındaki ilişkiyi öğrenmek için MU’ları kullanıyoruz. Bir yapay sinir ağı (YSA) kullanılarak gerçek zamanlı bir işitsel-görsel eşleme öğrenilir. Deneysel sonuçlar, çerçevemizin doğal yüz animasyonu ve sağlam rijit olmayan izleme elde ettiğini gösteriyor.
Yüz Deformasyon Modelleme
Temsili 3D uzaysal yüz deformasyon modelleri, serbest biçimli enterpolasyon modelleri (örneğin, afin fonksiyonlar, spline’lar, radyal temel fonksiyonlar), parametreli modeller, fizik tabanlı modeller ve daha yakın zamanda makine öğrenimi tabanlı modeller içerir. Doğal hareketin yüksek karmaşıklığı nedeniyle, bu modeller makul sonuçlar elde etmek için genellikle kapsamlı manuel ayarlara ihtiyaç duyar.
Daha basit birimler kullanarak yüz deformasyonu alanını yaklaşık olarak tahmin etmek için, insanlar keyfi yüz deformasyonunu yüz eylemi kodlama sistemine dayalı eylem birimlerinin (AU’lar) bir kombinasyonu olarak tanımlamayı önerdiler.
AU’lar yalnızca niteliksel olarak tanımlandığından, genellikle hesaplama için manuel olarak özelleştirilirler. Son zamanlarda, insanlar verilerden modeller öğrenmek için makine öğrenimi tekniklerini uygulamaya başladı.
Yüz Hareket Analizi
İnsan yüz hareketi analizi, model tabanlı çok düşük bit hızlı video kodlama, görsel-işitsel konuşma tanıma ve ifade tanıma gibi birçok uygulama için anahtar bileşendir. Olası deforme yüz şekillerini sınırlamak için yüksek düzeyde yüz deformasyonu bilgisi kullanılmalıdır.
3D yüz hareketi takibi için, insanlar 3D parametrik model, B-spline yüzeyi ve FACS tabanlı modeller gibi çeşitli 3B deforme olabilen model uzaylarını kullandılar. Ancak bu modeller genellikle manuel olarak tanımlanır, bu nedenle gerçek yüz hareketinin özelliklerini iyi yakalamayabilir. Bu nedenle, insanlar son zamanlarda gerçek hareket verilerinden eğitilmiş altuzay modellerini kullanmayı önerdiler.
3D animasyon programları
Fotoğraflardan animasyon yapma
En iyi animasyon programları ücretsiz
Ücretsiz animasyon programları
3D animasyon yapma
2D animasyon programları
Animasyon programları
Animasyon yapma
Yüz Hareket Sentezi
Bu yazıda, gerçek zamanlı konuşma yüzü animasyonuna odaklanıyoruz. Temel sorun, işitsel-görsel eşlemedir. HMM tabanlı yöntemler, düzgün hareket yörüngesi oluşturmak için uzun vadeli bağlamsal bilgileri kullanır, ancak bunlar yalnızca çevrimdışı senaryolarda kullanılabilir.
Gerçek zamanlı haritalama için insanlar vektör niceleme, Gauss karışım modeli (GMM) ve YSA gibi çeşitli yöntemler önerdiler. Kısa süreli bağlamsal bilgileri kullanmak için, insanlar kısa bir zaman penceresi veya zaman gecikmeli bir sinir ağı üzerinden birleştirilmiş ses özelliğini kullandılar.
Parça Tabanlı Doğrusal Alt Uzayı Öğrenmek
Yüz hareketi lokalize olduğundan, karmaşık yüz hareketini parçalara ayırmak mümkündür. Ayrıştırma, deformasyon modellemedeki karmaşıklığı azaltmaya ve analiz sağlamlığını ve sentez esnekliğini geliştirmeye yardımcı olur. Ayrışma, yüz kasının ön bilgisi kullanılarak manuel olarak yapılabilir.
Bununla birlikte, yüz hareketinin yüksek doğrusal olmaması nedeniyle kullanılan doğrusal model için optimal olmayabilir. Negatif olmayan matris çarpanlarına ayırma gibi parça tabanlı öğrenme teknikleri, parça tabanlı yüz deformasyon modellerinin tasarlanmasına yardımcı olmak için bir yol sağlar. Parça tabanlı bir yüz deformasyon modeli sunuyoruz.
Modelde, her parça yüz hareketinin çoğunlukla lokal kaslar tarafından üretildiği bir yüz bölgesine karşılık gelir. Parça ayrıştırması NMF kullanılarak yapılır. Daha sonra, her bir parçanın hareketi PCA ile modellenmiştir. Daha sonra, her bir kısımdaki deformasyon toplanarak genel yüz deformasyonuna yaklaşılır. Parça ayrıştırma sonuçlarını gösterir.
Öğrenilen parça tabanlı MU’lar, yerel yüz deformasyon analizi ve sentezinde daha fazla esneklik sağlar. Öğrenilmiş parça tabanlı MU’lardan biri tarafından indüklenen alt dudaklarda bazı yerel deformasyonları göstermektedir. Bu yerel olarak deforme olmuş şekilleri, bütünsel MU’lar kullanarak yaklaşık olarak tahmin etmek zordur.
Gösterilen her yerel deformasyon için, %90 yeniden yapılandırma doğruluğu elde etmek için 100’den fazla bütünsel MU’ya ihtiyaç vardır. Bu nedenle, parça bazlı MU’ları kullanma konusunda daha fazla esnekliğe sahip olabiliriz. Yüz animasyonunda, insanlar genellikle yerel bir bölgeyi ayrı olarak canlandırmak ister; bu, parça tabanlı MU’ların MUP’lerini ayrı ayrı ayarlayarak kolayca elde edilebilir. Yüz izlemede, insanlar yalnızca ilgilenilen bölgeleri izlemek için parça tabanlı MU’ları kullanabilir.
MU Adaptasyonu
Öğrenilen MU’lar, belirli konuların hareket yakalama verilerine dayanır. Yeni geometri ve topoloji ile yüz modeline uyarlanmaları gerekiyor. İlk adımı MU’ları farklı geometriye sahip bir yüz modeline uyarlayan bu sürece MU uyarlaması diyoruz.
Öğrenilen MU’ların işaretçilerinin yeni yüzdeki karşılık gelen konumlarına taşınmasıyla yapılır. Bir GUI (grafik kullanıcı arayüzü) aracılığıyla gösterilen yüz özellik noktalarının karşılıklarını etkileşimli olarak oluşturuyoruz.
Ardından, kalan yazışmaları enterpolasyon yapmak için çarpıtma kullanılır. İkinci adım, MU’lardaki belirteçler tarafından örneklenmeyen yüz yüzey noktalarının hareketlerini elde etmektir. Radyal temel fonksiyonu (RBF) kullanılarak Marschner, Guenter ve Raghupathy’ye benzer şekilde yapılabilir.
2D animasyon programları 3D animasyon programları 3D animasyon yapma Animasyon programları Animasyon yapma En iyi animasyon programları ücretsiz Fotoğraflardan animasyon yapma Ücretsiz animasyon programları