基于GA算法的虛擬角色面部表情建模研究.pdf

1、隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入研究，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已在許多領(lǐng)域獲得成功運用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點體現(xiàn)在其具有信息處理的并行性、分布式的信息存儲、自組織性和自適應(yīng)性、具有很強的學(xué)習(xí)和聯(lián)想功能以及容錯性等。 三維計算機圖形動畫電影是現(xiàn)代的一種娛樂方式，動畫導(dǎo)演對虛擬角色面部表情的輸出的要求也越來越高，他們就需要通過計算機來幫助自己，以獲得滿意的虛擬角色面部表情。 遺傳算法效法基于自然選擇的生物進化，是一種模仿生物進化過程的隨機方法。

2、它摒棄了傳統(tǒng)的搜索方式，模擬自然界生物進化過程，采用人工進化的方式對目標(biāo)空間進行隨機化搜索。 交互式進化計算是以進化計算為基礎(chǔ)，將進化計算與人為的主觀評估結(jié)合起來，是對算法的擴展，并比算法具有更強的描述能力。 本文闡述了在三維計算機動畫影片中訓(xùn)練虛擬角色，從而使其更加符合導(dǎo)演期望達到的效果，探討了如何訓(xùn)練虛擬角色面部表情這一新課題，提出了將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于虛擬角色面部表情的建模研究，并用遺傳算法和交互式進化計算分別訓(xùn)練