Penjejakan Fitur Berbasis Koherensi Temporal dalam Sistem Animasi Ekspresi Wajah - Samuel Gandang Gunanto; Mochamad Hariadi; Eko Mulyanto Yuniarno (Rekam : Jurnal Fotografi, Televisi, Animasi, 2016)
AbstrakTingginya permintaan produktivitas industri animasi di Indonesia menuntut adanya perubahandi sektor produksi. Teknologi motion capture merupakan penerapan prinsip visi komputeryang mengadaptasi indera mata manusia untuk mengenali fenomena gerakan yang tertangkapkamera dan memetakannya dalam pola gerak virtual. Tulisan ilmiah ini akan membahas metodepenjejakan fitur penanda di wajah manusia untuk mendapatkan informasi mengenai ekspresiwajah. Teknik penjejakan menggunakan penerapan prinsip koherensi temporal. Asumsi yangdigunakan pada penelitian ini berargumentasi bahwa dengan menggunakan pendekatankoherensi temporal, maka proses penjejakan fitur di citra sekuensial dapat disederhanakandengan perhitungan nilai kedekatan pada penanda di setiap frame-nya. Hasil yang didapatmenunjukkan bahwa proses penjejakan fitur yang diusulkan memiliki hasil yang handal untukmenangani banyak frame. Komputasi yang digunakan juga sangat efisien dan hemat karenaprosesnya tidak memerlukan tahap pembelajaran terlebih dahulu. Kumpulan hasil penjejakanparameter fitur penanda secara sekuensial akan membentuk sebuah basis data ekspresi visualdari wajah manusia. AbstractTemporal Coherence Based Feature Tracking in the Animation System of Facial Expression.High demand on the productivity of the animation industry in Indonesia requires a changein the existing production process. Motion capture technology is the implementation of acomputer vision principle to adopt the human eye senses to understand the phenomenon ofmotion results from a camera and to map the virtual movement patterns. This paper willdiscuss a method for tracking marker features in the human face to obtain information aboutfacial expressions. The tracking technique is using implementation of temporal coherenceprinciple. This research assumes that by using temporal coherence approach, the trackingprocess in sequential images can be simplified by calculating similarity on markers in eachframe. The result shows that this feature-tracking process have reliable result to handle alot of frames. The computation used is very efficient and cheap because it does not requirea learning process in advance. The precision accuracy of tracking parameters generated adatabase of good visual expression.