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文檔簡介
1、人臉表情動畫的研究一直是多媒體領域的一個熱門研究課題,為研究者們所熱愛;其目的是利用動畫中人臉姿態(tài)以及面部肌肉運動來形象生動地表達某個角色的表情。實時性和真實性是目前監(jiān)測人臉表情動畫的兩個重要指標,在人臉表情動畫的傳統(tǒng)制作過程中其動畫的逼真效果一般需要付出巨大的人工代價,動畫的實時性也較差,所以尋求一種更加實時高效的人臉表情動畫技術迫在眉睫,基于表演的人臉表情動畫應用而生。
基于表演的人臉表情動畫合成技術就是讓目標模型表演所需
2、要的表情;首先通過攝像頭、傳感器或者Kinect體感設備采樣,然后使用軟件處理方式記錄人臉表情動態(tài),提取有效的動畫表情參數,利用這些參數驅動動畫模型,生成表情動畫,這樣減少了手工調整表情的枯燥工作,從而大大降低了表情動畫的制作成本,并且保證了表情的真實性。表演驅動人臉表情動畫合成技術主要包括人臉表情動作捕捉和人臉表情動畫合成兩個重要部分。
在人臉表情捕獲方面,本文采用Delaunay三角剖分對Kinect捕獲的人臉表情模型進行
3、三角化,Kinect設備不僅可以在光照不足的情況下正常工作,而且具有紋理和顏色不變性,它可以提供普通圖片不具有的深度信息;但是Kinect捕獲的人臉表情模型是大量的點云數據,不僅散亂而且覆蓋密集,有時還會出現部分數據丟失的情況,不能直接用于后期的人臉對齊以及表情基的建立,因此本文采用Delaunay三角剖分對其進行三角化,變?yōu)槿蔷W格。
在人臉動畫合成方面,本文提出了一種基于局部和全局特征回歸的人臉對齊算法以及個性化的人臉表情
4、基自動生成方法。前者利用局部特征估計人臉外形,全局特征作為約束條件,在級聯(lián)方式下,訓練人臉對齊回歸量,實現人臉外形估計與真實外形的逼近;后者是人臉動畫必不可少的重要組成成分,首先利用一組先驗模型作為模板模型,采用ICP算法在模板模型與目標模型之間建立一個映射關系,然后通過deformation transfer形變目標模型,生成自然真實的表情基模型。
最后,本文在不同基本數據庫上進行試驗,通過對實驗結果的對比分析,可以看出本文
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