基于交互式進(jìn)化計算的虛擬表情建模.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、江南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于交互式進(jìn)化計算的虛擬表情建模姓名：張科輝申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：王士同20070301江南大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractThreedimensionalcomputergraphics(3DCG)animatedmovieshavebecomeamodernformofentertainmentVirtualactor’sfacialexpressionmodelinghasbecome

2、animportantandpracticaltopicButatthesametime，thedemandforthevirtualfacialexpressionisincreasing，soithasbeenanimportanttopicforanimateddirectorshowtomaketheexpressionrealistic，vivid，andfitforthepeople’srequirementsPreviou

3、sworkshavedemonstratedthatincreasinglevelsofknowledgeaboutexpressivefacialanimationcarlbeencodedwithintheanimationsystemtherebytransferringexpertknowledgefromhumananimatorstoincreasinglyknowledgeablevirtualactorsmaybefea

4、sibletogeneratevirtualfacialexpressionSothispapertriestoestablishamodelwhichpeoplecangetthevirtualactor’sfacialexpressionbasedontheexpert’sknowledgeAndthetrainingsamplescanbegotfromtheexpertfuzzyrules，withaidofsupervised

5、trainingofthevirtualactorsbyahumandirectorviaTSKfuzzyneuralnetworkthatfinetunesthefuzzyrules，resultsmoresatisfactorytoahumandirectorcanbeproducedInordertospeeduptheconvergenceofthelearningalgorithmandavoidthedisadvantage

6、ofBP，PSOalgorithmisincorporatedintotheTSKfuzzyneuralnetworkOurexperimentalresultsindicatethesuccessofourapproachherecomparedtoBPHoweverduringtheexperiments，itisfoundthatnotallexpertfuzzyrulesarefitforallanimateddirector’

7、sdemandSoInteractiveEvolutionaryComputation(IEC)isutilizedtotrainingtheTSKfuzzyneuralnetwork。IEcfusesthecapabilityofEvolutionaryComputationoptimizationandthehumanevaluationOurexperimentalresultsindicatethattheconvergence

8、ofIBCisfasterthanECDifferenthumandirectorscanusesuchasystemtoinfluencetheknowledge—basedsystemtogenerateresultssuitabletotheirpersonalpreferencesKeywords：virtualfacialexpression，TSKmodel，fuzzyneuralnetwork，geneticalgorit

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