面向卡通動(dòng)畫(huà)生成的表情特征提取技術(shù)與系統(tǒng).pdf

1、二維面部卡通表情動(dòng)畫(huà)是二維卡通動(dòng)畫(huà)的重要組成部分，同時(shí)也是制作難度較高的一部分。在制作二維面部卡通動(dòng)畫(huà)中，視點(diǎn)和筆畫(huà)作為面部毛繪圖的重要信息，在畫(huà)師完成手繪圖之前，這些信息已經(jīng)在畫(huà)師腦海里確定了，但是在計(jì)算機(jī)輔助卡通動(dòng)畫(huà)生成過(guò)程中，計(jì)算機(jī)并不知道這些信息，所以需要結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)“推斷”手繪圖的視點(diǎn)和筆畫(huà)信息。
　　 本文對(duì)卡通面部手繪圖視點(diǎn)和筆畫(huà)信息的恢復(fù)進(jìn)行了研究，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)自動(dòng)識(shí)別卡通面部手繪圖的視點(diǎn)和筆畫(huà)信息的軟件

2、系統(tǒng)，旨在通過(guò)用戶簡(jiǎn)單的輸入和交互，自動(dòng)恢復(fù)手繪圖的視點(diǎn)和筆畫(huà)信息，同時(shí)用戶還可以校正識(shí)別錯(cuò)誤的視點(diǎn)或筆畫(huà)信息。
　　 為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，我們需要完成下面五項(xiàng)工作：1)機(jī)器學(xué)習(xí)的樣例生成。樣例是機(jī)器學(xué)習(xí)的材料，所以快速獲得這些樣例是本課題研究的首要步驟，本文引入了從三維模型自動(dòng)獲取樣例的方法。2)面部手繪圖視點(diǎn)信息恢復(fù)。采用了支持向量機(jī)的方法，對(duì)樣例進(jìn)行分類(lèi)學(xué)習(xí)得到分類(lèi)模型，從而識(shí)別手繪圖的視點(diǎn)。3)面部手繪圖筆畫(huà)識(shí)別。同樣采用