4) Discussion and Evaluation of the

4) Discussion and Evaluation of the Results: Compared to the previous facial animation techniques, our technique has many advantages.
Accuracy and Robustness. The approach presented in this paper uses 103 markers so that movement of any part of the face can be recorded accurately, ensuring expressive facial emotion. To construct Phoneme-Independent Expression Eigenspace (PIEES) in the modeling part, dimensionally reduction has been performed on the original data to reduce the size. In our approach, EM Algorithms for PCA has been chosen to reduce the dimensions of the original data. After the reduction of dimensions on the data, EMPCA resulted in
negligible error of 1-2 percent variation compared with the original data. With that, accuracy and robustness are ensured in our approach.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4) การอภิปรายและการประเมินผลที่ได้: เปรียบเทียบกับเทคนิคภาพเคลื่อนไหวใบหน้าก่อนหน้านี้เทคนิคของเรามีข้อดี
ความถูกต้องและความทนทาน. วิธีการที่นำเสนอในบทความนี้ใช้เครื่องหมาย 103 เพื่อให้การเคลื่อนไหวของส่วนหนึ่งของใบหน้าที่สามารถบันทึกได้อย่างถูกต้องเพื่อให้มั่นใจอารมณ์แสดงออกทางสีหน้าที่จะสร้างฟอนิมอิสระ eigenspace การแสดงออก (piees) ในส่วนของการสร้างแบบจำลองการลดมิติได้รับการดำเนินการเกี่ยวกับข้อมูลเดิมเพื่อลดขนาด ในแนวทางของเรา em ขั้นตอนวิธีการ PCA ได้รับการเลือกที่จะลดขนาดของข้อมูลเดิม หลังจากการลดลงของขนาดของข้อมูลที่มีผลในการ empca
ข้อผิดพลาดเล็กน้อยของการเปลี่ยนแปลงร้อยละ 1-2 เมื่อเทียบกับข้อมูลเดิม กับที่ความถูกต้องและความทนทานจะมั่นใจในวิธีการของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4) อภิปรายและประเมินผล: เปรียบเทียบกับเทคนิคภาพเคลื่อนไหวหน้าก่อนหน้านี้ เทคนิคของเราได้หลายประโยชน์
เสถียรภาพและความถูกต้อง วิธีการนำเสนอในเอกสารนี้ใช้ตัวแสดง 103 เพื่อให้เคลื่อนไหวส่วนใดส่วนหนึ่งของใบหน้าสามารถบันทึกได้อย่างถูกต้อง ใจอารมณ์แสดงออกหน้า สร้างนิพจน์หน่วยเสียงอิสระ Eigenspace (PIEES) ในการสร้างโมเดล มิติลดมีการข้อมูลเดิมเพื่อลดขนาด ในวิธีการของเรา อัลกอริทึม EM สำหรับ PCA ได้ถูกเลือกเพื่อลดขนาดของข้อมูลต้นฉบับ หลังจากการลดขนาดข้อมูล EMPCA ผลใน
ข้อผิดพลาดในระยะของการเปลี่ยนแปลง 1-2 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับข้อมูลเดิม กับ ความถูกต้องและเสถียรภาพมั่นใจในวิธีการของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4 )การประชุมและการประเมินผลของผลการเปรียบเทียบกับเทคนิค ภาพ เคลื่อนไหวบนใบหน้าก่อนหน้าที่เทคนิคของเรามีความได้เปรียบมาก.
ความแม่นยำและความแข็งแกร่ง แนวทางที่นำเสนอในเอกสารนี้จะใช้ 103 เครื่องทำเครื่องหมายเพื่อให้การเคลื่อนไหวของส่วนใดส่วนหนึ่งของหน้าที่สามารถบันทึกใบหน้าได้อย่างถูกต้องเพื่อสร้างความเชื่อมั่นถึงความรู้สึกลึกซึ้งในการสร้างการแสดงออกทางความคิดเห็น phoneme-independent eigenspace ( piees )ในส่วนการสร้างแบบจำลองที่มีมิติจึงช่วยควบคุมตำแหน่งให้เหมาะสมการลดการดำเนินการกับข้อมูลเดิมที่จะลดขนาด ในแนวทางของเรา EM อัลกอริธึมสำหรับ( R ) PCA Cellular ได้รับการคัดเลือกเพื่อลดขนาดของข้อมูลต้นฉบับ หลังจากการลดลงของขนาดข้อมูลที่ empca ส่งผลให้ใน
ตามมาตรฐานเกิดข้อผิดพลาดระบบในรูปแบบ 1-2 1-2% เมื่อเทียบกับข้อมูลต้นฉบับ พร้อมด้วยที่แข็งแกร่งทนทานและความแม่นยำมีความมั่นใจได้ว่าในแนวทางของเรา