Planned maintenance
A system upgrade is planned for 10/12-2024, at 12:00-13:00. During this time DiVA will be unavailable.
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Den "ofullkomliga" perfektionen: En kvantitativ studie i hur väl filmpubliken kan urskilja digitalt framställda ansikten från verkliga skådespelare
University West, School of Business, Economics and IT, Division of Media and Design.
University West, School of Business, Economics and IT, Division of Media and Design.
2020 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
The "imperfect" perfection (English)
Abstract [sv]

Oron över att skådespelare i framtiden riskerar att ersättas av digitala kopior (Wahl, 2019) och problemet med att fotorealistiska ansikten ofta riskerar att hamna i Uncanny Valley (MacDorman m.fl. 2009) tas upp i den här studien. Studien undersöker vilka faktorer som påverkar trovärdigheten i ett digitalt framställt ansikte. Med studien vill vi bidra till den nuvarande forskningen om vilka faktorer som kan avslöja ett digitalt ansikte. Genom att i den här undersökningen framhäva olika faktorer som kan påverka trovärdigheten i ett digitalt ansikte kan vi få en bättre förståelse för den tekniska utvecklingen. Forskningen har utgått från en kvantitativ metod. Ett frågeformulär skickades ut via Facebook till personer med ett intresse för film och/eller animation. Formuläret innehöll klipp ur olika storbudget-filmer där skådespelares ansikten retuscherats eller helt ersatts av CGI. Deltagarna i undersökningen presenterades för frågorna om vilka karaktärer de trodde var digitalt framställda samt om de kände igen någon av skådespelarna sedan tidigare. Resultatet visade att det är lättare för filmpubliken att urskilja digitala ansikten om de kände igen skådespelaren sedan tidigare. Vi kunde inte se att den tekniska utvecklingen var en påverkande faktor. Från vår undersökning framkom det att digitala karaktärer framstod som mer trovärdiga i en mörkare belysning samt när karaktären utför ansiktsuttryck i måttlig mängd.

Abstract [en]

Concerns that actors in the future are at risk of being replaced by digital copies (Wahl, 2019) and the problem that photorealistic faces often end up in the Uncanny Valley (MacDorman et al. 2009) are addressed in this study. The study examines which factors that affects the believability in a digitally created face. With this study we want to contribute to the current research on what factors can reveal a digital face. By investigating what elements affect the conviction of digital facial replacements we can get a better understanding of the technical development. The research has been based on a quantitative method. A questionnaire was sent out via Facebook to people with an interest in film and/or animation. The form contained clips from various big-budget films in which actors' faces were retouched or completely replaced by CGI. The participants in the survey were presented with questions involving which characters they thought were digitally created and whether they recognized any of the actors. The result showed that it is easier for the film audience to discern digital faces if they recognized the actor. We could not see that the technical development had any noticeable effect on the result. From our investigation it appeared that digital characters appear more convincing in darker environments and if using moderate facial expressions.

Place, publisher, year, edition, pages
2020. , p. 67
Keywords [en]
CGI, visual effects, film, digital faces, perception, animation, photorealism
Keywords [sv]
CGI, visuella effekter, film, digitala ansikten, perception, animation, fotorealism
National Category
Media and Communication Technology
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hv:diva-15676Local ID: EXC509OAI: oai:DiVA.org:hv-15676DiVA, id: diva2:1456157
Subject / course
Media informatics
Educational program
3D-animation
Supervisors
Examiners
Available from: 2020-08-18 Created: 2020-08-03 Last updated: 2022-10-24Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

By organisation
Division of Media and Design
Media and Communication Technology

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 220 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf