線性回歸的人臉表情模型重建及表情動(dòng)畫研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉表情動(dòng)畫的研究一直是多媒體領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究課題，為研究者們所熱愛;其目的是利用動(dòng)畫中人臉姿態(tài)以及面部肌肉運(yùn)動(dòng)來形象生動(dòng)地表達(dá)某個(gè)角色的表情。實(shí)時(shí)性和真實(shí)性是目前監(jiān)測(cè)人臉表情動(dòng)畫的兩個(gè)重要指標(biāo)，在人臉表情動(dòng)畫的傳統(tǒng)制作過程中其動(dòng)畫的逼真效果一般需要付出巨大的人工代價(jià)，動(dòng)畫的實(shí)時(shí)性也較差，所以尋求一種更加實(shí)時(shí)高效的人臉表情動(dòng)畫技術(shù)迫在眉睫，基于表演的人臉表情動(dòng)畫應(yīng)用而生。
　　基于表演的人臉表情動(dòng)畫合成技術(shù)就是讓目標(biāo)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(shè)備采樣，然后使用軟件處理方式記錄人臉表情動(dòng)態(tài)，提取有效的動(dòng)畫表情參數(shù)，利用這些參數(shù)驅(qū)動(dòng)動(dòng)畫模型，生成表情動(dòng)畫，這樣減少了手工調(diào)整表情的枯燥工作，從而大大降低了表情動(dòng)畫的制作成本，并且保證了表情的真實(shí)性。表演驅(qū)動(dòng)人臉表情動(dòng)畫合成技術(shù)主要包括人臉表情動(dòng)作捕捉和人臉表情動(dòng)畫合成兩個(gè)重要部分。
　　在人臉表情捕獲方面，本文采用Delaunay三角剖分對(duì)Kinect捕獲的人臉表情模型進(jìn)行

3、三角化，Kinect設(shè)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(diǎn)云數(shù)據(jù)，不僅散亂而且覆蓋密集，有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失的情況，不能直接用于后期的人臉對(duì)齊以及表情基的建立，因此本文采用Delaunay三角剖分對(duì)其進(jìn)行三角化，變?yōu)槿蔷W(wǎng)格。
　　在人臉動(dòng)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(duì)齊算法以及個(gè)性化的人臉表情

4、基自動(dòng)生成方法。前者利用局部特征估計(jì)人臉外形，全局特征作為約束條件，在級(jí)聯(lián)方式下，訓(xùn)練人臉對(duì)齊回歸量，實(shí)現(xiàn)人臉外形估計(jì)與真實(shí)外形的逼近;后者是人臉動(dòng)畫必不可少的重要組成成分，首先利用一組先驗(yàn)?zāi)Ｐ妥鳛槟０迥Ｐ?，采用ICP算法在模板模型與目標(biāo)模型之間建立一個(gè)映射關(guān)系，然后通過deformation transfer形變目標(biāo)模型，生成自然真實(shí)的表情基模型。
　　最后，本文在不同基本數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行試驗(yàn)，通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比分析，可以看出本文