論文の概要: Can we truly transfer an actor's genuine happiness to avatars? An
investigation into virtual, real, posed and spontaneous faces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02128v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 18:53:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 14:06:23.119687
- Title: Can we truly transfer an actor's genuine happiness to avatars? An
investigation into virtual, real, posed and spontaneous faces
- Title（参考訳）: 私たちは本当に俳優の本当の幸せをアバターに転送できますか。
仮想的,現実的,ポーズ的,自発的顔の検討
- Authors: Vitor Miguel Xavier Peres, Greice Pinho Dal Molin and Soraia Raupp
Musse
- Abstract要約: 本研究の目的は、実際の人間の顔、ポーズ、自発性、仮想人間の顔のデータセットにおいて、Ekmanのアクションユニットを評価することである。
また,SheHulkやGeniusといった特定の映画キャラクタを用いたケーススタディも行った。
この調査は、実際の人間でもバーチャル人間でも、教育、健康、エンターテイメント、ゲーム、セキュリティ、さらには法的な問題でも、いくつかの分野の知識に役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7182245711235297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A look is worth a thousand words is a popular phrase. And why is a simple
look enough to portray our feelings about something or someone? Behind this
question are the theoretical foundations of the field of psychology regarding
social cognition and the studies of psychologist Paul Ekman. Facial
expressions, as a form of non-verbal communication, are the primary way to
transmit emotions between human beings. The set of movements and expressions of
facial muscles that convey some emotional state of the individual to their
observers are targets of studies in many areas. Our research aims to evaluate
Ekman's action units in datasets of real human faces, posed and spontaneous,
and virtual human faces resulting from transferring real faces into Computer
Graphics faces. In addition, we also conducted a case study with specific movie
characters, such as SheHulk and Genius. We intend to find differences and
similarities in facial expressions between real and CG datasets, posed and
spontaneous faces, and also to consider the actors' genders in the videos. This
investigation can help several areas of knowledge, whether using real or
virtual human beings, in education, health, entertainment, games, security, and
even legal matters. Our results indicate that AU intensities are greater for
posed than spontaneous datasets, regardless of gender. Furthermore, there is a
smoothing of intensity up to 80 percent for AU6 and 45 percent for AU12 when a
real face is transformed into CG.
- Abstract（参考訳）: 見た目は千語の価値がありますが、人気のあるフレーズです。
なぜ単純な表情で何かや誰かに対する私たちの感情を表現できるのでしょうか?
この疑問の背後には、社会認知に関する心理学の分野と心理学者ポール・エクマンの研究の理論的基礎がある。
非言語コミュニケーションの形式としての表情は、人間間で感情を伝達する主要な手段である。
人の感情状態を観察者に伝える顔の筋肉の動きと表情は、多くの分野で研究の対象となっている。
本研究は,実際の顔,ポーズ,自発的,仮想的な顔のデータセットにおけるekmanのアクションユニットを評価することを目的としている。
また,SheHulkやGeniusといった特定の映画キャラクターを用いたケーススタディも行った。
現実とcgのデータセット,ポーズと自発的な顔の表情の違いや類似性を見いだし,映像中の俳優の性別について考察する。
この調査は、実際の人間でもバーチャル人間でも、教育、健康、エンターテイメント、ゲーム、セキュリティ、さらには法的問題でも、いくつかの分野の知識に役立つ。
以上の結果から,AU強度は,性別によらず自発性データセットよりも大きいことが示唆された。
さらに、実際の顔がcgに変換されると、au6は最大80%、au12は45%の強度が滑らかになる。
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