Tese de Doutorado
Nome: Paula Dornhofer Paro Costa
Instituição: Unicamp - Universidade Estadual de Campinas
Programa: Programa de Pós-Graduação de Engenharia Elétrica, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Orientador: José Mario De Martino
Ano: 2015
Ano: 2015
País: Brasil
Resumo
O desenvolvimento da tecnologia de animação facial busca atender uma demanda crescente por aplicações envolvendo assistentes, vendedores, tutores e apresentadores de notícias virtuais; personagens realistas de videogames, agentes sociais e ferramentas para experimentos científicos em psicologia e ciências comportamentais. Um aspecto relevante e desafiador no desenvolvimento de cabeças falantes, ou "talking heads", é a reprodução realista dos movimentos articulatórios da fala combinados aos elementos de comunicação não-verbal e de expressão de emoções. Este trabalho presenta uma metodologia de síntese de animação facial baseada em imagens, ou animação facial 2D, que permite a reprodução de uma ampla gama de estados emocionais de fala expressiva, além de suportar a modulação de movimentos da cabeça e o controle de elementos faciais tais como o piscar de olhos e o arqueamento de sobrancelhas. A síntese da animação utiliza uma base de imagens-protótipo que são processadas para obtenção dos quadros-chave da animação. Os pesos utilizados para a combinação das imagens-protótipo são derivados de um modelo estatístico de aparência e formas, construído a partir de um conjunto de imagens de treinamento extraídas de um corpus audiovisual de uma face real. A síntese das poses-chave é guiada pela transcrição fonética temporizada da fala a ser animada e pela informação do estado emocional almejado. As poses-chave representam visemas dependentes de contexto fonético que implicitamente modelam os efeitos da coarticulação na fala visual. A transição entre poses-chave adjacentes é realizada por um algoritmo de metamorfose não-linear entre imagens. As animações sintetizadas aplicando-se a metodologia proposta foram avaliadas por meio de avaliação perceptual de reconhecimento de emoções. Dentre as contribuições deste trabalho encontra-se a construção de uma base de dados de vídeo e captura de movimento para fala expressiva em português do Brasil.
Palavras-chave: Animação por computador, Computação - Processamento de imagens, Métodos estatísticos, Avatares, Tese.
Abstract
The facial animation technology experiences an increasing demand for applications involving virtual assistants, sellers, tutors and newscasters; lifelike game characters, social agents, and tools for scientific experiments in psychology and behavioral sciences. A relevant and challenging aspect of the development of talking heads is the realistic reproduction of the speech articulatory movements combined with the elements of non-verbal communication and the expression of emotions. This work presents an image-based, or 2D, facial animation synthesis methodology that allows the reproduction of a wide range of expressive speech emotional states and also supports the modulation of head movements and the control of face elements, like the blinking of the eyes and the raising of the eyebrows. The synthesis of the animation uses a database of prototype images which are combined to produce animation keyframes. The weights used for combining the prototype images are derived from a statistical active appearance model (AAM), which is built from a set of sample images extracted from an audio-visual corpus of a real face. The generation of the animation keyframes is driven by the timed phonetic transcription of the speech to be animated and the desired emotional state. The keyposes consist of expressive context-dependent visemes that implicitly model the speech coarticulation effects. The transition between adjacent keyposes is performed through a non-linear image morphing algorithm. To evaluate the synthesized animations, a perceptual evaluation based on the recognition of emotions was performed. Among the contributions of the work is also the building of a database of expressive speech video and motion capture data for Brazilian Portuguese.
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