基于偽肌肉向量的三維人臉動畫及其驅(qū)動研究與實現(xiàn).pdf

1、計算機人臉動畫是虛擬現(xiàn)實中一個十分重要的課題，經(jīng)過近30年的研究，它取了非?？焖俚陌l(fā)展。它涉及到了多門學(xué)科，包括人臉解剖學(xué)、表情心理學(xué)、計算機圖形學(xué)等。它的主要目標(biāo)有兩個：第一，開發(fā)一個合理的數(shù)學(xué)模型來對人臉進行模擬，得到一個靜態(tài)的具有真實感的三維人臉動畫；第二，把前面的靜態(tài)的人臉動畫進行序列化，使三維模型能像真實人臉一樣能動態(tài)動作。
　　根據(jù)人臉運動機理，本文采用了一種基于偽肌肉向量的動畫方法來實現(xiàn)人臉動畫：把人臉肌肉分為三種，

2、線性肌、括約肌和扁平肌，利用這三種肌肉的受力來實現(xiàn)人臉動畫；把人臉皮膚模型頂點用彈簧進行連接，同時加入邊界排斥彈簧，防止了當(dāng)受力過大時網(wǎng)格崩坍現(xiàn)象；加入頭骨模型，使頭骨通過肌肉向皮膚點施加一個向外的約束力；創(chuàng)建皮膚、肌肉和頭骨三層模型的力平衡公式，并利用該公式得到皮膚點的動畫。最后在動畫里面加入了下巴旋轉(zhuǎn)、眼睛睜閉和眼球的轉(zhuǎn)動，完整地補充了偽肌向量動畫。
　　本文還利用該動畫方法實現(xiàn)了在視頻驅(qū)動和語音驅(qū)動兩個方面的應(yīng)用。在視頻驅(qū)動

3、中，采用以下步驟實現(xiàn)人臉特征點檢測：1)對圖像做預(yù)處理，彌補圖像色彩偏差，提升圖像質(zhì)量；2)對于視頻的第一幀，采用Viola Jones做人臉檢測；3)對于視頻的其余幀，采用MeanShift算法對人臉進行跟蹤；4)利用活動形狀模型(ASM)算法對前兩步得到的人臉區(qū)域做特征點檢測；5)把人臉特征點的位移信息轉(zhuǎn)換成與偽肌肉向量動畫方法相對應(yīng)的動畫驅(qū)動參數(shù)。為了提高檢測的精確度，本文還分別對MeanShift算法和ASM算法進行了改進，并取

4、得了很好的效果。
　　在語音驅(qū)動中，本文首先利用HTK做語音分析，得到語音相應(yīng)的漢字內(nèi)容以及每個漢字在語音中的時間信息。然后再根據(jù)統(tǒng)計，把漢字轉(zhuǎn)換成口型。動畫系統(tǒng)就是根據(jù)口型和漢字相對應(yīng)的時間信息，得到對應(yīng)于語音的序列化好以后的動畫。為了使在語音驅(qū)動時，人臉動作和表情更加豐富，引入了表情圓方法。通過這個方法，無需手工參與，就能合成人臉其它的許多表情，同時還能利這個方法來做到動態(tài)表情的效果。
　　最后，本文還實現(xiàn)了一個可以用來