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DC Field Value Language
dc.contributor.advisor 좌훈승 -
dc.contributor.author Ji, Seoyoun -
dc.date.accessioned 2020-08-06T06:15:34Z -
dc.date.available 2020-08-06T06:15:34Z -
dc.date.issued 2020 -
dc.identifier.uri http://dgist.dcollection.net/common/orgView/200000287477 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/12152 -
dc.description 3d reconstruction -
dc.description.abstract The study of 3D reconstruction using video or photos has been a big issue since the past. As machine learning advances facial wrinkles can be reconstructed in detail and facial expressions can be reconstructed in real-time, but there are no paper about the contents that reconstruct the eyes part intensively. In this pa-per, I introduce a new method for reconstructing the eye area and a new method for real-time 3d reconstruc-tion using only the head-mounted displays(HMDs) without complicated hardware device environment.
For the reconstruction, neural networks were constructed using machine learning and lightest neural networks were used to operate in real-time. Using HMD, collect dataset for learning and make ground truth reconstruction object manually. Then I make our own dataset for eye region reconstruction. This neural net-work model enables 3d reconstruction with only one image and allows create expressions such as surprised and frowning to express more diverse expressions while the previous 3d reconstruction models only can realize the expression of closing or opening eyes.
-
dc.description.statementofresponsibility Y -
dc.description.tableofcontents Ⅰ. Introduction 1

Ⅱ. Related Work 4
2.1 Real-time Facial animation 4

Ⅲ. Method 5
3.1 Collecting Dataset 5
3.2 Make Blendshape Parameters and Training Dataset for Network 6
3.3 Learning a Network 9
3.4 Reconstruction 9

Ⅳ. Experiments 10
4.1 Training Result and Processing time 10

Ⅴ. Conclusion 12

References 14

요약문 15
-
dc.format.extent 23 -
dc.language eng -
dc.publisher DGIST -
dc.title 3d face reconstruction for VR HMDs in eye region -
dc.type Thesis -
dc.identifier.doi 10.22677/thesis.200000287477 -
dc.description.alternativeAbstract 카메라로 촬영한 비디오나 사진을 3차원 재건축하는 연구는 과거부터 큰 이슈였다. 머신 러닝이 발전하면서 얼굴 주름도 실제처럼 자세하게 재건축이 가능해지거나 얼굴 표정을 실시간으로 재건축하는 것도 가능해졌지만 눈 부분을 중점적으로 재건축하는 내용의 논문은 발표되지 않았다. 본 논문에서는 눈 부분을 중점적으로 재건축하는 새로운 방법을 소개함과 동시에 복잡한 하드웨어 장치 환경 없이 머리 부분 탑재형 디스플레이만을 이용해 실시간으로 3차원 재건축하는 새로운 방법을 소개한다. 재건축을 위해 기계학습을 이용해 인공 신경망을 구축하고 실시간으로 동작하기 위해 최대한 가벼운 인공 신경망을 사용했다. 학습을 위한 데이터는 직접 머리 부분 탑재형 디스플레이를 이용해 수집한 뒤 가공하여 사용함으로써 자체적인 데이터셋을 완성하였다. 이 인공 신경망 모델은 오직 한 장의 이미지만으로도 3차원 재건축이 가능하게 하며 이전 3차원 재건축 모델들이 눈을 감거나 뜨는 표정만을 구현할 수 있는 반면 찡그리거나 크게 뜨는 등의 표정도 구현하게 함으로써 좀 더 다양한 표정을 나타낼 수 있게 한다. -
dc.description.degree Master -
dc.contributor.department Department of Information and Communication Engineering -
dc.contributor.coadvisor Cho, Sunghyun -
dc.date.awarded 2020/08 -
dc.publisher.location Daegu -
dc.description.database dCollection -
dc.citation XT.IM지543 202008 -
dc.date.accepted 7/23/20 -
dc.contributor.alternativeDepartment 정보통신융합전공 -
dc.embargo.liftdate 7/23/20 -
dc.contributor.affiliatedAuthor Ji, Seoyoun -
dc.contributor.affiliatedAuthor Chwa , Hoonsung -
dc.contributor.affiliatedAuthor Cho, Sunghyun -
dc.contributor.alternativeName 지서연 -
dc.contributor.alternativeName Chwa , Hoonsung -
dc.contributor.alternativeName 조성현 -
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Department of Electrical Engineering and Computer Science Theses Master

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