Datenbasierte Gesichtsanimation

Die Erzeugung realistischer 3D-Computeranimationen von Gesichtern ist auf Grund der hohen Bedeutung des menschlichen Gesichts fur eine Vielzahl von Anwendungsbereichen von Interesse. Neben virtuellen Schauspielern in der Film- und Computerspiele-Industrie oder Online-Avataren verlangt auch die experimentelle Untersuchung der menschlichen Wahrnehmung von Gesichtern nach effizienten Losungen zur Erstellung von Gesichtsanimationen. Insbesondere die experimentelle Verwendung motiviert den in dieser Arbeit vertretenen datenbasierten Ansatz, der moglichst ohne die in der Industrie ubliche kreativ-handwerkliche Gestaltung der Gesichtsdaten auskommen will. Die Arbeit beschreibt, wie Messdaten realer Gesichter in Form von Motion Capture sowie 3D- bzw. 4D-Scans fur diese Aufgabe eingesetzt werden konnen. Ausgehend von der Grundannahme der Darstellbarkeit eines Gesichts und dessen Bewegungen als Linearkombination werden Moglichkeiten der Gewinnung und Nutzung solcher Daten aufgezeigt: Der erste Teil kombiniert statische Oberflachenmessungen des Gesichts in Form von raumlich hoch aufgelosten 3D-Scans mit den zeitlich hoch aufgelosten, markerbasierten Bewegungsdaten eines Motion-Capture-Systems. Hierzu werden die gemessenen Bewegungen durch eine semantische Parametrisierung auf Basis des Facial Action Coding Systems (FACS) dargestellt. Dies erlaubt nicht nur die identitatsunabhangige Ubertragung der Bewegung auf ein beliebiges Gesicht, sondern auch eine kompakte und gleichzeitig interpretierbare Beschreibung der Bewegung. Die zweite Halfte der Arbeit baut auf neuen Messverfahren auf, die eine detaillierte 3D-Aufnahme des zeitlichen und raumlichen Verlaufs komplexer Gesichtsbewegungen in einem einzigen Aufnahmevorgang als 4D-Scan ermoglichen. Um solche Daten jedoch systematisch einsetzen und verandern zu konnen, werden Methoden zur Herstellung einer Korrespondenz zwischen den einzelnen Zeitschritten der Aufnahme benotigt. Hierzu werden sowohl ein modellfreies Verfahren als auch ein modellbasiertes Verfahren zur Rekonstruktion von Gesichtsbewegungen vorgestellt. Mit Hilfe des modellbasierten Ansatzes wird zudem gezeigt, wie stark verrauschte Daten echtzeitfahiger Tiefensensoren rekonstruiert werden konnen. Schliesslich wird die modellbasierten Bewegungsanalyse dazu verwendet, aus Aufnahmen komplexer Gesichtsbewegungen FACS-Aktivierungen zu gewinnen und damit ein individuelles Gesichtsmodell zu berechnen, das interpretierbare Parameter besitzt.