초청 세미나가 아래와 같이 10월 20일에 진행되오니 관심 있는 분들의 많은 참석 부탁 드립니다.
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연사: 홍유진 교수 (호서대 전자 및 디스플레이 공학부)
제목: 매개변수 기반 다차원 얼굴 속성 변형 및 합성 방법
일시: 2021년 10월 20일(수) 오후 3시
장소: Zoom 온라인 (비대면)
온라인 참여 희망자: hanjaeho@korea.ac.kr로 이메일 요청 시 zoom 링크 발송 예정
초록:
한 장의 2차원 얼굴 사진으로부터 다양한 포즈, 표정, 그리고 시간의 흐름에 따른 얼굴 변화까지 표현할 수 있는 새로운 얼굴 속성 변형 및 합성 기술을 설명한다.
사람의 얼굴은 아주 다양한 생물학적 환경 (성별, 인종, 나이 등) 과 사회적인 속성 (인상, 감정 상태 등) 들을 함축하고 있기 때문에, 얼굴의 분석과 합성은 중요한 주제이다.
스마트폰의 대중화로 얼굴 형상 획득이 용이해짐에 따라, 다양한 얼굴 변형 응용 기술들이 소개되고 있지만 주로 얼굴의 색상, 선명도 등의 개선 또는 워핑 기술을 통한 얼굴 변화는 가능하지만, 표정이 있는 얼굴 사진을 다른 표정으로의 전이 및 포즈의 변화는 자연스럽지 못한 결과를 초래하는 한계가 있다. 이를 위해서 다양한 사람 (Identity) 과 표정 (Expression) 을 담고 있는 3차원 얼굴 데이터베이스로 구성된 3D 텐서를 활용하고 있다. 하지만 이러한 방법은 기하 정보의 변화 제어가 자유로워 다양한 표정으로 변화는 용이하나, 표정 변화에 따른 주름 표현 등의 제약으로 텍스처의 사실적 표현에는 한계가 있다. 다양한 표정과 얼굴의 형상을 포함한 3차원 얼굴 모델들로부터 구축된 다중 선형 얼굴 모델 (Multilinear face model) 을 활용하고, 포즈 변화에 대응 가능한 피팅 방법과 가림 영역으로부터 새로운 시점의 얼굴 텍스처 복원 및 새로운 학습 기반 주름 합성 기법을 제안함으로써, 표정에 따른 사실적인 텍스처를 생성하고, 자연스러운 표정 전이 (Expression transfer) 를 가능케 한다. 또한 기존의 나이 변환 기술에서는 무표정의 정면 사진을 대상으로 하기 때문에 임의의 사진을 변환하기에는 어려움이 있었다. 다차원 얼굴 속성 변형 의하여 다양환 환경에서 촬영된 영상에서도 나이 변환이 가능하게 되었다. 또한, 기존의 나이 변화에 따른 주름뿐만이 아니라, 얼굴의 표정 변화에서 생긴 표정 주름을 함께 고려한 새로운 나이 변환 방법을 제안하여 보다 자연스러운 나이 변환 결과를 얻을 수 있다.