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  1. 研究報告
  2. コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG)
  3. 2024
  4. 2024-CG-193

Human Facial Animation Retargeting by Unsupervised Neural Network

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233208
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233208
895b4b40-5530-447c-8694-c4772360ee19
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CG24193007.pdf IPSJ-CG24193007.pdf (3.4 MB)
 2026年3月11日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CG:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-03-11
タイトル
タイトル Human Facial Animation Retargeting by Unsupervised Neural Network
タイトル
言語 en
タイトル Human Facial Animation Retargeting by Unsupervised Neural Network
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 スポットライト
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
Tokyo Metropolitan University
著者所属
Tokyo Metropolitan University
著者所属(英)
en
Tokyo Metropolitan University
著者所属(英)
en
Tokyo Metropolitan University
著者名 Yuhao, Dou

× Yuhao, Dou

Yuhao, Dou

Search repository
Tomohiko, Mukai

× Tomohiko, Mukai

Tomohiko, Mukai

Search repository
著者名(英) Yuhao, Dou

× Yuhao, Dou

en Yuhao, Dou

Search repository
Tomohiko, Mukai

× Tomohiko, Mukai

en Tomohiko, Mukai

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 This research proposes an unsupervised facial retargeting method based on graph convolution networks and a variant of generative adversarial networks. Our insight is that animations of different face models can be represented by a common set of landmark points. To enable the down-sampling and up-sampling on the graph structure, we introduce graph pooling and graph unpooling using the landmark set. In the encoding stage, the graph pooling operator merges the several adjacent node features into a landmark node to compose the shared latent space. The latent code is decoded to reconstruct the face model by the graph unpooling in the decoding stage. Our approach enables retargeting animation between face models of different mesh topologies with unpaired data in the common latent space.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This research proposes an unsupervised facial retargeting method based on graph convolution networks and a variant of generative adversarial networks. Our insight is that animations of different face models can be represented by a common set of landmark points. To enable the down-sampling and up-sampling on the graph structure, we introduce graph pooling and graph unpooling using the landmark set. In the encoding stage, the graph pooling operator merges the several adjacent node features into a landmark node to compose the shared latent space. The latent code is decoded to reconstruct the face model by the graph unpooling in the decoding stage. Our approach enables retargeting animation between face models of different mesh topologies with unpaired data in the common latent space.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10100541
書誌情報 研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG)

巻 2024-CG-193, 号 7, p. 1-4, 発行日 2024-03-11
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8949
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:10:27.026737
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