三维人脸动画表情细节分析

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时间:2019-02-25

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1、北京工业大学丁学硕十学位论文电影和游戏中。1.1.2.1国外人脸动画技术从ParkeFI1974年发表他的博士论文⋯开始至今,三十多年已经过去了,关于人脸动画的研究不断的得到科学工作者的重视。这期间不断的涌现研究人脸动画的优秀学者,像WatersK,TerzopoulosD等等,其技术路线也大体经历了一个从参数模型到肌肉模型,再到纹理映射模型的转变。ParkeFI在1974年和1982年连续发表了两篇关于参数模型的论文⋯叫,对人脸动画的研究作了先驱性的工作。WatersK在1987年发表关于肌肉模型的第一篇论文口3,之后关于在Wate

2、rs肌肉模型的基础上,许多优秀的研究成果大量涌现,如RolfM.Koch等人在Waters肌肉模型的基础上,采用了有限元的方法n3儿H1来产生人脸表情n51,主要应用于医学整容手术;Wu等人也是在肌肉模型的基础上,提出了Biomechanical模型n妇n制、由PaulEkman和WalliceFriesden开发完成了一个采集肌肉运动参数的软件FACS(FacialActionCodingSystem);TerzopoulosD完善了WatersK的工作,提出了著名的三层肌肉模型口儿钔n们,使肌肉模型的研究达到了一个新的高度,这期间

3、还有很多的关于肌肉模型的研究论文发表,如PlattS和BadlerN懒网格魁,同时也有一些其它的方法涌现心7儿蚓,光照模型嘞1,包括后来渐渐兴起的纹理映射技术。大约在90年代末,纹理映射技术开始成为研究的主流,不断地有优秀的论文在国际会议和期刊上发表,近些年来,研究最多的也是纹理映射技术,这方面的比较优秀的方法n6~2¨乜钔堙副口11较多,其它的还包括特征追踪模型心2¨2引,虽然他们采取的方式方法会有些差异,但是都是通过纹理图片来实现对人脸动画细节的实现。而且,在国际标准MPEG-4中对三维人脸动画格式定义了一个国际标准,MPEG一4

4、提供了一套以FDP(FacialDefinitionParameter)和FAP(FacialAnimationParameter)为参数的人脸动画驱动方法。1.1.2.2国内人脸动画技术国内关于人脸动画的研究起步较晚,但是也取得了一定的成果。哈尔滨工业大学的晏洁在人脸建模、人脸表情、唇动、纹理映射等方面做出了一些成绩博。,提出了一种人脸模型个性化的方法和多方向纹理映射的算法。北京工业大学的尹宝才教授等人研究人脸建模和人脸纹理映射的方法u2。。微软研究院的ZhengyouZhang等人用人脸视频作为输入,用户只要在其中两帧中各标出5个

5、特征点,就可以自动生成三维人脸模型,同时生成人脸动画崎1。近几年,中科院的姜大龙等人在MPEG-4的基础上,对其做了一些改进,也第1罩绪论取得了一定的成果口引,微软亚洲研究院的OingshanZhang等人扫描三维人脸数据,通过扫描出来的一系列图片最终合成人脸动画,取得了不错的效果口引。1.1.3三维人脸动画技术存在的问题影响三维人脸动画技术发展的主要问题是算法的计算复杂度和最终的模拟效果,目前国内外的三维人脸动画技术,在算法计算复杂度和人脸细节表现上面都或多或少的存在一些不理想的地方,如模拟人脸的表情细节、褶皱、毛孔等。目前比较成熟

6、的三维人脸动画技术,有的计算复杂度比较高,但是具有很好的通用性和普适性,但是人脸细节的模拟效果不是很理想;而其他的模拟技术有人脸细节模拟效果比较好的,但是对象比较特定,没有很好的普适性。1.2论文的研究意义本文的研究得到国家自然科学基金重点项目“普适计算研究一手语无障碍信息服务的普适计算”的资助。手语无障碍信息交互系统是该项目研究的一部分,该系统可提供一个虚拟的三维人与聋哑人进行交互,交互过程中虚拟三维人物的面部表情会对聋哑人理解虚拟三维人的表达有很大的影响,根据对现实世界中聋哑人交流的调查分析可得面部表情对于聋哑人对语义的理解有非常

7、正而的作用,有时有可能是决定性的作用。一个具有良好的面部表情的手语无障碍信息交互系统是非常必要的。目前,面部表情的丰富程度还主要集中在面部的一些特征的细节表达上面,而这些同时是虚拟三维人物真实感的主要影响凶素。1.3论文的研究内容和研究目标1.3.1本文的研究内容(1)研究三维人脸动i『再j中的表情绌节,主要是面部的褶皱,包括静态和动态的而部褶皱,其次还包括面部的一些其他的细节如毛孔等。参照这些面部细节特征的真实表现形式,设计这些表情细节的驱动方法,以及表现方法,从而达到实时性的要求,同时还考虑降低计算复杂度。本文所提出的这种模拟而部

8、表情细节的算法可以在获得较好的最终效果的前提下,具有较低的计算复杂度,并具有实时性和一定的通用性。(2)研究基于MPEG.4标准人脸动画方法,FAP(FacialAnimationParameters)的提取方法,FDT

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