ऑगमेंटेड और वर्चुअल रियलिटी
मनोरंजन उद्योग में डायनामिक फेशियल प्रोजेक्शन मैपिंग के साथ पुनर्कल्पना
अग्रिम वास्तविकता, या एआर, ने पहले ही मनोरंजन उद्योग के लिए अपने क्रांतिकारी मूल्य को साबित कर दिया है। यह गेमिंग, फिल्में, लाइव इवेंट, थीम पार्क, संग्रहालय और प्रदर्शनियों, थिएटर और प्रदर्शन, टेलीविजन, विज्ञापन, सोशल मीडिया, ई-स्पोर्ट्स, पर्यटन, फैशन, कला, संगीत और नृत्य, और यहां तक कि कॉमिक्स और ग्राफिक उपन्यास या जादू शो में उपयोग किया जाता है।
एक बाजार अनुमान सुझाव देता है कि मनोरंजन उद्योग के लिए एआर और वीआर बाजार 2030 तक 30 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुंच सकता है, 2024-2030 के पूर्वानुमान अवधि के दौरान लगभग 19% की वार्षिक वृद्धि दर से।
रिपोर्ट ने एआर में वृद्धि के लिए कई ड्राइविंग कारकों की पहचान की। उदाहरण के लिए, एआर को तैनात करने से सामग्री निर्माताओं को प्रतिभागियों को कहानी सुनाने में सक्रिय भागीदार बनाने और भावनात्मक संबंध को बढ़ाने के लिए वास्तविकता और कल्पना के बीच की रेखाओं को धुंधला करने वाली कथाएं बनाने में मदद मिली। एआर और वीआर ने व्यक्तिगत पसंद के अनुसार अनुकूलित अनुभव बनाने में भी मदद की।
एआर के साथ डेटा विश्लेषण का लाभ उठाकर, मनोरंजन कंपनियां सामग्री, सिफारिशों और यहां तक कि विज्ञापनों को अनुकूलित कर सकती हैं। लेकिन, वे सभी को ही बर्फ की चोटी कहा जा सकता है।
एआर विशिष्ट तकनीकी नवाचारों के साथ बहुत कुछ हासिल कर सकता है। आगामी खंड में, हम एक ऐसी ग्राउंडब्रेकिंग नवाचार पर चर्चा करते हैं जिसमें डीएफपीएम, डायनामिक फेशियल प्रोजेक्शन मैपिंग नामक एक प्रौद्योगिकी शामिल है।
डीएफपीएम: यह क्या है?
यह एक नए प्रकार की ऑगमेंटेड रियलिटी तकनीक है जहां छवियों को मानव चेहरों पर प्रोजेक्ट किया जाता है, जो उनकी वास्तविक समय की उपस्थिति को बदल देता है। अन्य शब्दों में, विधि में व्यक्ति के चेहरे पर गतिशील दृश्यों को वास्तविक समय में प्रोजेक्ट करना शामिल है, जिसमें उन्नत चेहरे की ट्रैकिंग का उपयोग करके प्रोजेक्शन को गति और अभिव्यक्तियों के अनुसार सुचारू रूप से अनुकूलित किया जाता है।
स्रोत: डिज्नी रिसर्च
जबकि प्रौद्योगिकी में अपार संभावनाएं हैं और यह कलात्मक कल्पना के मामले में लंबी छलांग लगा सकती है, तकनीकी चुनौतियों से ग्रस्त है। संक्षेप में, इस समस्या को मिसालाइनमेंट की समस्या के रूप में देखा जा सकता है।
एक नए अध्ययन इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स के जर्नल में प्रकाशित1 मिसालाइनमेंट के मुद्दे से संबंधित है। लेकिन, समाधान में गहराई से जाने से पहले, आइए देखें कि समस्या क्या है।
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डीएफपीएम में मिसालाइनमेंट का मुद्दा
एक गतिशील चेहरे पर दृश्यों को प्रोजेक्ट करने के लिए डीएफपीएम प्रणाली को उपयोगकर्ता की चेहरे की विशेषताओं, जैसे कि आंखें, नाक और मुंह का पता लगाने की आवश्यकता होती है, जो एक मिलीसेकंड से कम समय में होता है। भी छोटी देरी या मिनuscule मिसालाइनमेंट कैमरे और प्रोजेक्टर के छवि समन्वय के बीच परिणाम में त्रुटियों या “मिसालाइनमेंट आर्टिफैक्ट” का कारण बन सकता है। ये त्रुटियां ध्यान देने योग्य हैं और डूबने की गुणवत्ता को बाधित कर सकती हैं। यह डूबने को बर्बाद करने तक पहुंच सकता है।
टोक्यो, जापान के विज्ञान संस्थान के शोधकर्ताओं की एक टीम ने मौजूदा चुनौतियों का समाधान खोजने का प्रयास किया। एसोसिएट प्रोफेसर योशिहिरो वतनाबे के नेतृत्व में टीम में स्नातक छात्र श्री हाओ-लुन पेंग भी शामिल थे। अपने अध्ययन में, उन्होंने ‘मिसालाइनमेंट आर्टिफैक्ट’ को कम करने के लिए अवधारणाओं का प्रस्ताव दिया।
मिसालाइनमेंट आर्टिफैक्ट को कम करने के लिए दो प्रस्ताव‘
टोक्यो स्थित दो शोधकर्ताओं के पेपर का एक लंबा शीर्षक है, जो ऐसे पेपर के लिए मामला है। लेकिन, समस्या जिसे यह संबोधित करता है वह सरल है और समझने योग्य है। यह – जैसा कि पहले उद्धृत किया गया है – डीएफपीएम के लिए एक स्थायी चुनौती के रूप में लक्षित चेहरों और प्रोजेक्ट की गई छवियों के बीच मिसालाइनमेंट आर्टिफैक्ट को कम करने का प्रयास करता है, शोधकर्ता मानते हैं।
शोधकर्ताओं ने अपने उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए दो प्रस्ताव दिए। पहली अवधारणा ने एक उच्च गति वाली चेहरे की ट्रैकिंग विधि का प्रस्ताव दिया जो अस्थायी जानकारी का शोषण करेगी। अपने प्रयासों में, शोधकर्ताओं ने पहले एक फेसियल लैंडमार्क डिटेक्शन फ्रेमवर्क की शुरुआत की, जो साथ ही साथ फेसियल लैंडमार्क डिटेक्शन के साथ समानांतर निष्पादन की अनुमति देता था।
शोधकर्ताओं ने तब एक नए हाइब्रिड फेसियल लैंडमार्क डिटेक्शन विधि का प्रस्ताव दिया जो तेजी से एन्सेम्बल ऑफ रिग्रेशन ट्रीज (ईआरटी)-आधारित डिटेक्शन और एक सहायक डिटेक्शन को जोड़ती है। ईआरटी आधारित डिटेक्शन ने अस्थायी जानकारी के साथ 0.107 मिलीसेकंड में तेजी से परिणाम दिए, जो सहायक डिटेक्शन के समर्थन से डिटेक्शन त्रुटियों से उबरने में मदद करता है।
फेसियल लैंडमार्क डिटेक्शन विधि को प्रशिक्षित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने उच्च फ्रेम दर वीडियो एनोटेशन को अनुकरण करने के लिए एक नवीन विधि का प्रस्ताव दिया ताकि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध उच्च फ्रेम दर एनोटेटेड डेटासेट की कमी को संबोधित किया जा सके।
दूसरी अवधारणा में एक लेंस-शिफ्ट को-एक्सियल प्रोजेक्टर-कैमरा सेटअप शामिल था जो केवल 1.274-पिक्सेल त्रुटि के साथ 1 मीटर और 2 मीटर की गहराई पर उच्च ऑप्टिकल संरेखण बनाए रख सकता था, जो समान ऑप्टिकल डिज़ाइनों को प्रोजेक्टर और कैमरे पर लागू करके मिसालाइनमेंट को कम करता है, जो पारंपरिक विधियों में बड़ी मिसालाइनमेंट का कारण नहीं बनता है।
इन अवधारणाओं को तैनात करने से शोधकर्ताओं को लगभग पूर्ण संरेखण के साथ एक नए उच्च गति वाले डीएफपीएम प्रणाली को विकसित करने में मदद मिल सकती है जो मानव दृश्य धारणा के साथ मेल खाती है।
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उपलब्धियों का सारांश
यदि हम तकनीकी पहलुओं से दूर होकर अनुप्रयोग परिप्रेक्ष्य से क्या हासिल किया जा सकता है, तो निष्कर्ष निम्नलिखित होंगे:
प्रस्तावित सेटअप 1-2 मीटर की गहराई पर 1.3 पिक्सेल से कम त्रुटि के साथ असाधारण रूप से उच्च ऑप्टिकल संरेखण प्रदान कर सकता है। सेटअप ने गतिशील परिदृश्यों में तेजी से प्रसंस्करण और उच्च सटीकता प्रदान की।
इसके अलावा, प्रक्रिया के दौरान, शोधकर्ताओं ने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च गति वाले वीडियो एनोटेशन को अनुकरण करने की एक विधि विकसित की।
कुल मिलाकर, परिणाम लाइव प्रदर्शन, फैशन शो, और कलात्मक प्रस्तुतियों के लिए अधिक आकर्षक और अत्यधिक वास्तविक प्रभाव बनाने में मदद करेंगे।
जबकि शोधकर्ता प्रौद्योगिकी और इसके मनोरंजन उद्योग में अनुप्रयोग में अधिक सटीकता लाने के लिए जारी रहेंगे, व्यवसाय भी अपनी पेशकश में सुधार के लिए आवश्यक माने जाने वाले सुधार कर रहे हैं।
आगामी खंडों में, हम इस स्थान के दो ऐसे कंपनियों पर गौर करेंगे जिन्होंने एआर और मनोरंजन के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है।
1. वॉल्ट डिज़नी (DIS )
जैमी वोरिस, जिन्होंने 14 वर्षों तक वॉल्ट डिज़नी स्टूडियो के सीटीओ के रूप में कार्य किया, को नई बनाई गई डिवीजन का नेतृत्व करने के लिए चुना गया था। वोरिस, अपनी नई भूमिका में, डिज़नी एंटरटेनमेंट के सह-अध्यक्ष एलन बर्गमैन को रिपोर्ट करेंगे।
लॉन्च से पहले परिचालित एक आंतरिक ज्ञापन में – बर्गमैन ने निम्नलिखित कहा:
“हमारी तकनीकी प्रगति के आगे रहने की क्षमता आगे बढ़ने के लिए और भी महत्वपूर्ण होगी — हमारे लोगों, रचनात्मकता और व्यवसाय को सक्षम बनाने के लिए नई तकनीकी बदलावों को समझने और अपनाने में मदद करना।”
उसी ज्ञापन में, बर्गमैन ने कहा कि तकनीकी सक्षमता कार्यालय को यह सुनिश्चित करने के लिए कार्य सौंपा गया था कि डिज़नी एआई और मिश्रित वास्तविकता में “एक प्रगतिशील, नवाचारी और जिम्मेदार नेता” है।
विशेषज्ञ और उद्योग विश्लेषक मानते हैं कि डिज़नी की इन तकनीकों का लाभ उठाना बहुस्तरीय होगा। अन्वेषण इसके विभिन्न व्यवसायिक प्रभागों में फैला होगा।
थीम पार्क क्षेत्र में, उदाहरण के लिए, कंपनी एक समर्पित टीम का गठन कर रही है ताकि यह जांचा जा सके कि एआर और वीआर आगंतुक अनुभवों को कैसे बेहतर बना सकते हैं, जो व्यापक उद्योग रुझानों के साथ संरेखित है। एक सुझावक नेतृत्व चाल में, काइल लाफलिन ने हाल ही में डिज़नी में वापसी की है।
वॉल्ट डिज़नी इमेजिनियरिंग के लिए अनुसंधान और विकास के नए वरिष्ठ उपाध्यक्ष के रूप में, विशेषज्ञ मानते हैं कि काइल का एआर, वीआर और एआई में पृष्ठभूमि थीम पार्क आकर्षणों में नवाचार को बढ़ावा देने के लिए उन्हें अच्छी तरह से स्थापित करती है।
चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी के विशिष्ट उपयोग के संबंध में, दिसंबर 2021 से रिपोर्टों में सुझाव दिया गया था कि डिज़नी कॉर्पोरेशन फ्लोरिडा में अपने डिज़नी वर्ल्ड थीम पार्क – जिसे मैजिक किंगडम के रूप में जाना जाता है – में आगंतुकों की जांच के लिए चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर का परीक्षण कर रहा था।
डिज़नी के सामग्री भंडार के लिए बनाई गई स्वचालित टैगिंग पाइपलाइन में चेहरे की पहचान और पहचान मॉड्यूल शामिल थे जो डिज़नी की सामग्री पुस्तकालय (शो, फिल्में आदि) पर लागू किए गए थे।
(DIS
)
28 सितंबर, 2024 को, वॉल्ट डिज़नी कंपनी (NYSE: DIS) ने अपनी चौथी तिमाही और पूरे वर्ष के आय की रिपोर्ट दी। राजस्व में 6% की वृद्धि हुई चौथी तिमाही में 22.6 अरब डॉलर तक पहुंच गई, जो पिछले वर्ष की तिमाही में 21.2 अरब डॉलर से अधिक है, और पूरे वर्ष में 3% की वृद्धि हुई, जो 88.9 अरब डॉलर से 91.4 अरब डॉलर तक पहुंच गई।
2. इलेक्ट्रॉनिक आर्ट्स इंक。 (EA )
एक और कंपनी जो मनोरंजन स्थान में ऑगमेंटेड रियलिटी प्रौद्योगिकियों और चेहरे की पहचान में महत्वपूर्ण सुधार कर रही है वह इलेक्ट्रॉनिक आर्ट्स या ईए है। कंपनी ने टोक्यो, जापान में आयोजित एसआईजीजीआरएएफ एशिया 2024 पर कंकाल की खुदाई द्वारा स्थिरीकरण के सिद्धांत पर प्रस्तुति दी।
कंपनी ने माना कि 3डी गेम, वर्चुअल रियलिटी, फिल्में, और मशीन लर्निंग प्रशिक्षण डेटा के लिए फोटो-वास्तविक अवतार बनाने के लिए चेहरे की गति को सटीक रूप से स्थिर करना आवश्यक था। विशेष रूप से, अंतिम मामले में, कंपनी ने माना कि चेहरे की स्थिरता को तेजी से और स्वचालित रूप से काम करने की आवश्यकता है जब स्रोत डेटा विभिन्न मॉर्फोलॉजी वाले लोगों की आबादी है।
प्रस्तुतकर्ताओं ने माना कि यह महत्वपूर्ण था कि कठोर खोपड़ी की गति को चेहरे के भावों से अलग किया जाए क्योंकि खोपड़ी की गति और चेहरे के भावों के बीच मिसालाइनमेंट एक ऐसे एनिमेशन मॉडल का परिणाम हो सकता है जो नियंत्रित करना मुश्किल है और प्राकृतिक दिखने वाली गति के लिए उपयुक्त नहीं है।
हालांकि, ये सभी हासिल करना मुश्किल था क्योंकि मौजूदा स्थिरीकरण विधियों में कुछ कमियां थीं। इन विधियों में फेशियल एक्शन कोडिंग सिस्टम (एफएसी) से विभिन्न अभिव्यक्तियों के सेट के साथ काम करने में परेशानी थी। जबकि अन्य विधियां थीं, ईए टीम ने उन्हें पर्याप्त रूप से मजबूत नहीं पाया।
एक समाधान के रूप में, ईए टीम ने नवीनतम उन्नति का लाभ उठाया न्यूरल साइन्ड डिस्टेंस फील्ड और डिफरेंशियल आइसोसर्फेस मेशिंग में कम्प्यूट करने के लिए खोपड़ी स्थिरीकरण रिगिड ट्रांसफॉर्म को सीधे अनस्ट्रक्चर्ड ट्रायंगल मेश या पॉइंट क्लाउड पर। उनके दृष्टिकोण ने सटीकता और मजबूती में काफी सुधार किया।
टीम ने एक “स्थिर हुल” की अवधारणा को भी पेश किया जो स्थिरीकृत स्कैन के बूलियन इंटरसेक्शन की सतह के रूप में है, जो “विजुअल हुल” (शेप-फ्रॉम-सिल्हूट में) और “फोटो हुल” (स्पेस कार्विंग में) के समान है। स्थिर हुल एक खोपड़ी की तरह दिखता है जिसमें न्यूनतम नरम ऊतक मोटाई होती है, और ऊपरी दांत स्वचालित रूप से शामिल होते हैं।
टीम ने दावा किया कि उनके खोपड़ी की खुदाई एल्गोरिदम ने जटिल अभिव्यक्तियों के लिए विभिन्न लोगों के लिए सटीक स्थिरीकरण हासिल करने के लिए स्थिर हुल के आकार और रिगिड ट्रांसफॉर्म को एक साथ अनुकूलित किया।
ईए ने लंबे समय से एआर का लाभ उठाने की वकालत की है। 2017 में, ईए के सीईओ ने एआर को ‘अधिक दिलचस्प‘ कहा। उन्होंने ईए स्पोर्ट्स एफसी 25 में क्रेनियम टेक्नोलॉजी पेश की। यह तकनीक गेमिंग पात्र के सिर मॉडल के विभिन्न पहलुओं पर सटीक नियंत्रण प्रदान करती है।
उपयोगकर्ता इस तकनीक का उपयोग अपने चरित्र के सिर मॉडल को एक निर्माता की भावना के साथ डिजाइन करने के लिए कर सकते हैं। यह उपयोगकर्ताओं को केवल आकार देने की अनुमति नहीं देता है — यह उपयोगकर्ताओं को अपने चेहरे को स्वाभाविक रूप से हिलने-डुलने के लिए एनिमेट करने की अनुमति देता है, जो डूबने और यथार्थवाद को बढ़ाता है।
(EA
)
अंतिम उपलब्ध वित्तीय रिपोर्ट के अनुसार, ईए की कुल बुकिंग Q3 FY25 के लिए कुल 2.215 अरब अमेरिकी डॉलर थी।
“ईए स्पोर्ट्स एफसी 25 टीम ऑफ द ईयर इवेंट की रिकॉर्ड सफलता हमारी रचनात्मक टीमों की क्षमता को प्रदर्शित करती है कि वे अनुकूलन, नवाचार और बड़े पैमाने पर निष्पादन कर सकते हैं,” ईए के सीईओ एंड्रयू विल्सन ने कहा।
चेहरे की प्रोजेक्शन मैपिंग: अनुसंधान जारी, निरंतर सुधार
हमारे लेख में शुरू की गई परिवर्तनकारी चेहरे की प्रोजेक्शन मैपिंग प्रौद्योगिकी अनुसंधान एक दिन में नहीं हासिल की गई। यह क्षेत्र में लंबे समय से चल रहे अनुसंधान की परंपरा को आगे बढ़ाता है।
उदाहरण के लिए, 2021 में, टोक्यो इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के इंजीनियरिंग स्कूल के शोधकर्ताओं ने ‘मानव भुजा पर उच्च गति डायनामिक प्रोजेक्शन मैपिंग के साथ वास्तविक त्वचा विकृति।‘ शीर्षक से एक पेपर प्रकाशित किया।
अपने प्रारंभिक टिप्पणियों में, शोधकर्ताओं ने स्वीकार किया कि गतिशील प्रोजेक्शन मैपिंग एक चलती वस्तु के अनुसार उसकी स्थिति और आकार के अनुसार मूलभूत थी ताकि ऑगमेंटेड रियलिटी लक्ष्य सतह पर परिवर्तन की नकल कर सके।
वे विशेष रूप से मानव भुजा की सतह को गतिशील प्रोजेक्शन मैपिंग के माध्यम से बढ़ाने से संबंधित थे, जो फैशन, यूजर इंटरफेस, प्रोटोटाइप, शिक्षा, चिकित्सा सहायता, और अन्य क्षेत्रों में अनुप्रयोगों को बढ़ा सकता है। हालांकि, उन्होंने कुछ कमियों की पहचान की।
उन्होंने पाया कि पारंपरिक विधियों ने त्वचा की विकृति की उपेक्षा की और गति और प्रोजेक्शन के बीच उच्च विलंबता थी, जिसके परिणामस्वरूप लक्ष्य भुजा सतह और प्रोजेक्ट की गई छवियों के बीच ध्यान देने योग्य मिसालाइनमेंट होता है।
एक समाधान के रूप में, शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रणाली का प्रस्ताव दिया जो तेजी से चलती मानव भुजा पर वास्तविक त्वचा विकृति के साथ उच्च गति डायनामिक प्रोजेक्शन मैपिंग प्रदान करती है। विकसित प्रणाली के साथ, उपयोगकर्ता भुजा की सतह और प्रोजेक्ट की गई छवियों के बीच किसी भी मिसालाइनमेंट का एहसास नहीं कर सकता है।
अपने कार्य को पूरा करने के लिए, शोधकर्ताओं ने पहले एक राज्य-कला पैरामेट्रिक डीफॉर्मेबल सतह मॉडल को कुशल रिग्रेशन-आधारित सटीकता मुआवजे के साथ जोड़ा, त्वचा विकृति का प्रतिनिधित्व करने और जोड़ ट्रैकिंग के आधार पर प्रोजेक्शन मैपिंग के लिए तेजी से और सटीक छवि पीढ़ी के लिए बनाया।
दूसरे चरण के रूप में, शोधकर्ताओं ने एक उच्च गति प्रणाली विकसित की जो मानव दृष्टि द्वारा ध्यान देने योग्य 10 मिलीसेकंड से कम विलंबता प्रदान करती है।
इसी तरह का शोध 2017 में किया गया था। शोध में डिज्नी रिसर्च, प्रिंसटन विश्वविद्यालय, चाल्मर्स विश्वविद्यालय और ओसाका विश्वविद्यालय से सहयोगी शामिल थे। शोध का शीर्षक ‘मेकअप लैंप: प्रोजेक्शन के माध्यम से मानव चेहरों का लाइव ऑगमेंटेशन।’3
पेपर में, शोधकर्ताओं ने मानव प्रदर्शनकर्ताओं की उपस्थिति को बदलने के लिए प्रोजेक्टर-आधारित प्रकाश व्यवस्था का उपयोग करके पहली बार लाइव डायनामिक मानव चेहरों के ऑगमेंटेशन की प्रणाली का प्रस्ताव दिया। लाइव ऑगमेंटेशन की मुख्य चुनौती हालांकि विलंबता थी।
एक छवि को एक विशिष्ट मुद्रा के अनुसार उत्पन्न किया गया था लेकिन जब यह प्रोजेक्ट किया गया था तब एक अलग चेहरे की कॉन्फ़िगरेशन पर प्रदर्शित किया गया था। शोधकर्ताओं द्वारा प्रस्तावित प्रणाली प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में, कैप्चर से लेकर प्रोसेसिंग और प्रोजेक्शन तक, विलंबता को कम करने पर केंद्रित थी।
इन्फ्रारेड प्रकाश व्यवस्था का उपयोग करके, एक ऑप्टिकल और गणनात्मक रूप से संरेखित उच्च गति कैमरा चेहरे की दिशा के साथ-साथ अभिव्यक्ति का पता लगाता है। अनुमानित अभिव्यक्ति मिश्रण आकार एक निम्न-आयामी स्थान पर मैप किए जाते हैं, और चेहरे की गति और गैर-कठोर विकृति अनुकूली कालमान फिल्टरिंग के माध्यम से अनुमानित, चिकनी और पूर्वानुमानित होती है। अंत में, वांछित उपस्थिति उत्पन्न की जाती है समय, वैश्विक स्थिति और अभिव्यक्ति के अनुसार पूर्व-गणना किए गए ऑफसेट टेक्सचर के अंतरपोलेशन द्वारा।
शोधकर्ताओं ने अपनी प्रणाली का मूल्यांकन एक अनुकूलित सीपीयू और जीपीयू प्रोटोटाइप के माध्यम से किया और विभिन्न प्रदर्शनकर्ताओं और प्रदर्शनों के लिए विभिन्न चेहरे की खेल और गति के साथ सफल कम विलंबता ऑगमेंटेशन प्रदर्शित किया।
शोधकर्ताओं ने दावा किया कि उनकी प्रस्तुत प्रणाली मौजूदा विधियों के विपरीत, पहली विधि है जो पूरी तरह से गतिशील चेहरे की प्रोजेक्शन मैपिंग का समर्थन करती है और शारीरिक ट्रैकिंग मार्करों की आवश्यकता के बिना चेहरे के भावों को शामिल करती है।
चेहरे की प्रोजेक्शन मैपिंग और स्थिर आउटपुट के बिना विलंबता और मिसालाइनमेंट को प्राप्त करने के लिए शोधकर्ता लंबे समय से इस मार्ग पर लगातार प्रयास कर रहे हैं। नवीनतम डीएफपीएम तकनीक निश्चित रूप से एक सफलता है और मनोरंजन को बढ़ाने वाले प्रदर्शन पहलुओं के साथ पुनर्कल्पना करने में मदद करेगी।
शीर्ष 10 ऑगमेंटेड रियलिटी (एआर) और वर्चुअल रियलिटी (वीआर) स्टॉक्स पर विचार करें।
अध्ययन संदर्भ:
1. पेंग, एच-एल, सातो, के, नाकागावा, एस, और वतनाबे, वाई। (2025)। उच्च गति चेहरे की ट्रैकिंग विधि और लेंस-शिफ्ट को-एक्सियल सेटअप द्वारा धारणात्मक रूप से संरेखित डायनामिक फेशियल प्रोजेक्शन मैपिंग। आईईईई ट्रांजैक्शन्स ऑन विज़ुअलाइजेशन एंड कंप्यूटर ग्राफिक्स, अर्ली एक्सेस, 1-15। https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3527203
2. पेंग, एच-एल, और वतनाबे, वाई। (2021)। मानव भुजा पर वास्तविक त्वचा विकृति के साथ उच्च गति डायनामिक प्रोजेक्शन मैपिंग। एप्लाइड साइंसेज, 11(9), 3753। https://doi.org/10.3390/app11093753
3. बर्मनो, एच., बिलेटर, एम., इवाई, डी, और ग्रुंडहोफर, ए। (2017)। मेकअप लैंप: प्रोजेक्शन के माध्यम से मानव चेहरों का लाइव ऑगमेंटेशन। कंप्यूटर ग्राफिक्स फोरम, 36(2), 311-323। https://doi.org/10.1111/cgf.13128
