O problema de gera¸c˜ao de express˜oes faciais n˜ao ´e novo. Em um survey escrito por Noh e Neumann (NOH; NEUMANN, 1998), v´arias dessas t´ecnicas – interpola¸c˜ao, para- metriza¸c˜ao, morphing e t´ecnicas baseadas em deforma¸c˜oes de camadas musculares – s˜ao apresentadas(Figura 2.27). Alguns dos trabalhos com t´ecnicas distintas s˜ao apresentados brevemente nesta se¸c˜ao.
DeCarlo (DECARLO; METAXAS; STONE, 1998) foi um dos pioneiros na utiliza¸c˜ao de t´ecnicas antropom´etricas para a gera¸c˜ao autom´atica de faces com medidas distintas na constru¸c˜ao de avatares a serem utilizados em aplica¸c˜oes de realidade virtual, e seu trabalho serviu de inspira¸c˜ao para v´arios outros trabalhos. Com esses estudos, foi poss´ıvel gerar variabili- dade de modelos, por´em, a utliza¸c˜ao de medidas e propor¸c˜oes n˜ao ´e muito explorado para a gera¸c˜ao de express˜oes. Fratarcangeli et al. (FRATARCANGELI; SCHAERF; FORCHHEI- MER, 2007) foi um dos que utlizou a especifica¸c˜ao MPEG-4, que emprega landmarks antropom´etricos, para definir os parˆametros de anima¸c˜ao da sua t´ecnica. Blanz e Vet- ter (BLANZ; VETTER, 1999) foi um dos primeiros a estudar o espa¸co de faces. Ele usou a t´ecnica de PCA (Principal Component Analysis) para gerar um modelo linear pass´ıvel de mudan¸cas morfol´ogicas a partir de um banco de dados de faces e express˜oes obtidas por scanner 3D. Os resultados foram muito realistas, mas ´e necess´ario ter modelos com mesma topologia e ter as express˜oes captadas previamente, por scanner 3D. Com sua t´ecnica, foi poss´ıvel gerar express˜oes e transfer´ı-las a outros modelos (BLANZ, 2006; BLANZ et al.,
2003)(Figura 2.30).
Bui e seus coautores (BUI et al., 2003) tamb´em utilizaram a t´ecnica de morphing, para anima¸c˜oes faciais(Figura 2.29), sendo necess´ario gerar as v´arias express˜oes previamente, para cada modelo. O detalhe ´e que a aplica¸c˜oes de transferˆencia de express˜oes por
morphing, geralmente produz resultados padr˜ao. Isso porque o acr´escimo no posicio-
namento de cada v´ertice ´e constante. N˜ao importa se o modelo tem boca larga ou n˜ao, o movimento decada regi˜ao ´e padr˜ao, n˜ao levando em considera¸c˜ao o fato de que uma boca larga pode ter amplitude de movimento maior, por exemplo.
Figura 2.29: Transferˆencia de express˜oes por morphing utlizado por (BUI et al., 2003). K¨ahler e seus coautores (KAHLER et al., 2002) constru´ıram um modelo com camadas anatˆomicas (pele, m´usculos e ossos) associadas com landmarks antropom´etricos. Com esse sistema de camadas, ´e poss´ıvel deformar m´usculos, gerando diferentes express˜oes, por´em, para cada modelo distinto, ´e necess´ario adaptar, ou recriar o sistema de camadas. Neste caso ´e complicado configurar todas essas camadas em modelos de criaturas diversas.
Figura 2.30: Modelo com camadas anatˆomicas utilizado por (KAHLER et al., 2002).
Kalra e seus coautores (KALRA et al., 1992) utilizaram deforma¸c˜ao de forma livre (FFD - Free-Form Deformation) para gerar express˜oes. A malha do rosto ´e incluida em uma caixa flex´ıvel contendo pontos de controle. Com a deforma¸c˜ao da caixa, a malha do rosto tamb´em ´e deformada seguindo os mesmo parˆametros.
Noh e seus coautores (NOH; FIDALEO; NEUMANN, 2000) utilizaram a t´ecnica de RBF para gerar express˜oes faciais em tempo real, a serem utilizadas em sistemas de video- conferˆencia(Figura 2.31). Foi desenvolvido um sistema de deforma¸c˜ao facial baseado em movimenta¸c˜ao de pontos (Figuras 2.32 e 2.33) em uma regi˜ao de influˆencia, por´em, nesse sistema, era necess´ario gerar as express˜oes para cada pessoa modelada. Al´em dessa res-
tri¸c˜ao, o modelo de zonas de influˆencia adotado imp˜oe outras limita¸c˜oes que s˜ao discutidas nas pr´oximas se¸c˜oes.
Figura 2.31: Resultados de aplica¸c˜ao de express˜oes obtidos por (NOH; FIDALEO; NEU- MANN, 2000).
Figura 2.32: M´etodo de deforma¸c˜ao utilziado por (NOH; FIDALEO; NEUMANN, 2000).
Em seu trabalho de clonagem de express˜oes, Noh e Neumann (NOH; NEUMANN, 2001) aplicam t´ecnicas de deforma¸c˜ao semelhantes para transferir os diferentes tipos de ex- press˜oes entre dois personagens virtuais com topologia de malha distintas (Figura 2.34), servindo como base para muitos outros trabalhos (LAU et al., 2007;PYUN et al., 2003;SU- CONTPHUNT et al., 2008; THEOBALD et al., 2007; VLASIC et al., 2005; WEISE et al., 2009;
YANO; HARADA, 2009). Alguns desses trabalhos utilizaram modelos com diferentes ca- racter´ısticas faciais, e outros restringiram-se a modelos humano, mas, a fim de transferir as express˜oes era necess´ario encontrar correspondˆencias densas entre os modelos (Figura 2.35) empregando volume morphing e proje¸c˜ao cil´ındrica para aplica¸c˜ao das deforma¸c˜oes por RBF. Alguns outros trabalhos tˆem necessidade de personalizar um modelo base para a entrada.
Figura 2.34: Personagem virtual recebendo express˜oes (NOH; NEUMANN, 2001).
Figura 2.35: Sistema de clonagem de express˜oes (NOH; NEUMANN, 2001).
A maioria das t´ecnicas propostas na literatura utiliza c´alculos pesados, o que incorre em custos de CPU elevados, impratic´aveis em caso de utiliza¸c˜ao em tempo real, em grande quantidade de modelos, em jogos. O m´etodo apresentado neste trabalho ´e baseado em
t´ecnicas de antropometria e n˜ao precisa de um passo de correspondˆencia densa. Ele utiliza landmarks e as propor¸c˜oes das medidas antropom´etricas em conjunto com t´ecnicas de deforma¸c˜ao semelhantes aos utilizados por Noh et al . (NOH; FIDALEO; NEUMANN, 2000), a fim de ajustar o modelo atrav´es das zonas de influˆencia. O m´etodo proposto permite a gera¸c˜ao autom´atica de express˜oes de diversos modelos (humanos, criaturas, animais, etc) ap´os a identifica¸c˜ao de seus landmarks faciais.