Aplikasi Teknik Pembangkitan Animasi Ekspresi Wajah 3D Berbasis Teknologi Motion CaptureTahun ke-2 dari rencana 2 tahun
Pembuatan gerakan animasi wajah memerlukan penyesuaian gerakan alami dan detail untukmembuat ekspresi wajah menjadi menarik dan lebih realistik. Teknologi motion capturemerupakan alternatif perancangan teknologi tepat guna yang sampai saat ini masih terusdikembangkan berdasarkan kasus yang dihadapi....
Saved in:
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Penelitian |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Lembaga Penelitian ISI Yk
2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://opac.isi.ac.id//index.php?p=show_detail&id=41829 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Pembuatan gerakan animasi wajah memerlukan penyesuaian gerakan alami dan detail untukmembuat ekspresi wajah menjadi menarik dan lebih realistik. Teknologi motion capturemerupakan alternatif perancangan teknologi tepat guna yang sampai saat ini masih terusdikembangkan berdasarkan kasus yang dihadapi. Pada penelitian ini akan dilakukan evaluasiperforma sintesis ekspresi wajah manusia yang ditangkap dengan teknologi motion capture kemodel 3D dengan mengacu pada teori Facial Action Coding System.Hasil evaluasi pada enam ekspresi dasar yang digunakan pada tahap pengujian, yaitu: sedih,senang, marah, takut, jijik dan terkejut, hasil retargeting RBF dapat memetakan ulang titik fiturpada wajah model 3D sesuai dengan pergerakan titik marker pada citra wajah 2D yang menjadiwajah sumber animasi. Berdasarkan perubahan yang terjadi ternyata sesuai dengan persyaratanminimal pada perubahan FACS, sehingga ekspresi yang terbentuk sesuai dengan ekspresirealistik menurut FACS dan sistem ini dapat diterapkan menjadi sebuah inovasi teknologi tepatguna di sektor industri animasi Indonesia.Presentase hasil kuisioner persepsi visual penonton yang didapatkan secara umum tentangimplementasi sintesis ekspresi wajah ke model 3D menunjukkan secara nyata bahwavisualisasi ekspresi wajah walaupun telah memenuhi syarat teoritis, ternyata padaimplementasinya tidak selalu mampu menggambarkan sempurna kondisi yang diinginkan,yaitu rerata persentase ekspresi wajah mudah dikenali sebesar 80,13%. Ekspresi terkejutmemiliki persentasi paling tinggi mudah dikenali, yaitu: 89,32%. Ekspresi senang: 84,63 %,ekspresi sedih: 77,32%, ekspresi marah: 76,64%, ekspresi jijik: 76,45%, serta ekspresi takut:76,44%. Oleh karena itu pengaruh animator dalam kendali perbaikan ekspresi secara mikroataupun penambahan unsur prinsip exaggeration di pembuatan animasi ekspresi wajah sangatpenting untuk menghasilkan ekspresi wajah yang mudah dikenali oleh penonton. |
|---|