Penelitian

Aplikasi Teknik Pembangkitan Animasi Ekspresi Wajah 3D Berbasis Teknologi Motion Capture Tahun ke-2 dari rencana 2 tahun

---

Pembuatan gerakan animasi wajah memerlukan penyesuaian gerakan alami dan detail untuk
membuat ekspresi wajah menjadi menarik dan lebih realistik. Teknologi motion capture
merupakan alternatif perancangan teknologi tepat guna yang sampai saat ini masih terus
dikembangkan berdasarkan kasus yang dihadapi. Pada penelitian ini akan dilakukan evaluasi
performa sintesis ekspresi wajah manusia yang ditangkap dengan teknologi motion capture ke
model 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 fitur
pada wajah model 3D sesuai dengan pergerakan titik marker pada citra wajah 2D yang menjadi
wajah sumber animasi. Berdasarkan perubahan yang terjadi ternyata sesuai dengan persyaratan
minimal pada perubahan FACS, sehingga ekspresi yang terbentuk sesuai dengan ekspresi
realistik menurut FACS dan sistem ini dapat diterapkan menjadi sebuah inovasi teknologi tepat
guna di sektor industri animasi Indonesia.
Presentase hasil kuisioner persepsi visual penonton yang didapatkan secara umum tentang
implementasi sintesis ekspresi wajah ke model 3D menunjukkan secara nyata bahwa
visualisasi ekspresi wajah walaupun telah memenuhi syarat teoritis, ternyata pada
implementasinya tidak selalu mampu menggambarkan sempurna kondisi yang diinginkan,
yaitu rerata persentase ekspresi wajah mudah dikenali sebesar 80,13%. Ekspresi terkejut
memiliki 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 mikro
ataupun penambahan unsur prinsip exaggeration di pembuatan animasi ekspresi wajah sangat
penting untuk menghasilkan ekspresi wajah yang mudah dikenali oleh penonton.

---

Ketersediaan

KT20201258

PEN/TV/Sul/a/2018

Ruang Skripsi

Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - BACA DI TEMPAT

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

PEN/TV/Sul/a/2018

Penerbit

Yogyakarta : Lembaga Penelitian ISI Yk., 2018

Deskripsi Fisik

iv+30+7+14+7+7+14 hlm.: ilus.; jurnal; makalah; la

Bahasa

INDONESIA

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

PEN/TV/Sul/a/2018

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

animasi 3d
ekspresi wajah
motion capture

Info Detail Spesifik

Penelitian Strategis Nasional - Institusi

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar