Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2022 |
Autor(a) principal: |
Silva, Carlos Eduardo Rossi Cubas da |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/238111
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Resumo: |
Nas últimas décadas, o interesse quanto à captura de movimentos da face humana e à identificação de suas expressões, com a finalidade de geração de animações faciais realistas, tem aumentado, tanto na comunidade científica quanto na indústria do entretenimento. A alta acurácia nesse processo é necessária, pois os humanos são naturalmente treinados para identificar expressões faciais, detectando facilmente pequenas imperfeições na animação de uma face virtual. O redirecionamento de movimento facial é uma das técnicas utilizadas para gerar animações realistas, principalmente em filmes. Muitos sistemas foram desenvolvidos e consistem, de maneira geral, de uma fase de modelagem, captura de movimentos e identificação de expressões faciais, seguido de um procedimento de redirecionamento de expressões. Para o redirecionamento são aplicadas várias técnicas, onde algoritmos de cálculo de distância ou redes neurais são utilizados, fazendo com que a face final gerada no processo seja próxima a da captura. Nesse sentido, a utilização de novas técnicas é extremamente útil permitindo que a acurácia do processo e a velocidade sejam melhoradas. Considerando o contexto exposto, o presente trabalho tem como principal objetivo implementar e validar um sistema de animação facial, o qual utiliza um modelo de classificador supervisionado capaz de identificar as expressões mais comuns da face humana e redirecioná-las, de forma automática, a um modelo de face gerado a partir da combinação de um pequeno número de blendshapes (mistura de formas). Com isso, foi gerado um sistema de animação facial que, através da captura de faces com câmeras RGB e usando como referências apenas informações 2D, conseguiu gerar expressões próximas a da captura utilizando classificadores mais leves, possibilitando o uso em dispositivos acessíveis com tablets, celulares e desktops de baixo custo. |