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Equipe SCEE : Signal, Communication et Electronique Embarquée

Modeling Emotional Facial Expressions and their Dynamics for Realistic Interactive Facial Animation on Virtual Characters

Nicolas STOIBER

Thèse soutenue le 10 décembre 2010
(document de thèse téléchargeable Manuscript_NicolasStoiber_07122010_final.pdf (Site HAL ; 12 MOctets !)

Résumé :
Dans les mondes virtuels, une des tâches les plus complexes est l'intégration de personnages virtuels réalistes et le visage est souvent considéré comme l'élément le plus important car il concentre les canaux de communications humains les plus essentiels. La création de personnages virtuels convaincants passe ainsi par une meilleure compréhension et une meilleure reproduction de l'expressivité faciale naturelle. Dans ces travaux, nous nous concentrons sur les expressions faciales émotionnelles, qui selon nous représente le plus intéressant aspect de la communication non-verbale. Nous proposons une approche qui apprend les caractéristiques des expressions faciales directement sur des visages humains, et utilise cette connaissance pour générer des animations faciales réalistes pour des visages virtuels.

Nos contributions sont les suivantes:

  • Une méthode capable d'extraire de données brutes un espace simple et pertinent pour la représentation des expressions faciales émotionnelles. Cet espace de représentation peut ensuite être utilisé pour la manipulation intuitive des expressions sur les visages de n'importe quel personnage virtuel.
  • Un système d'animation, basé sur une collection de modèles de mouvement, qui pilote l'aspect dynamique de l'expressivité faciale. Les modèles de mouvement apprennent la signature dynamique des expressions naturelles à partir de données, et reproduisent cette signature lors de la synthèse de nouvelles animations.

    • Le système global d'animation issu des ces travaux est capable de générer des animations faciales réalistes et adaptatives pour des applications temps-réel telles que les jeux vidéos ou les agents conversationnels. En plus de ses performances, le système peut être associé aux notions plus abstraites d'émotions humaines. Ceci rend le processus d'animation faciale plus intuitif, en particulier pour les utilisateurs non-experts et les applications d''affective computing' qui travaillent généralement à un niveau sémantique.