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非线性联合学习的三维人脸表情合成方法
引用本文:黄晓钦,林裕旭,宋明黎,卜佳俊,陈纯.非线性联合学习的三维人脸表情合成方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2011,23(2).
作者姓名:黄晓钦  林裕旭  宋明黎  卜佳俊  陈纯
作者单位:浙江大学计算机科学与技术学院,杭州,310027
基金项目:国家自然科学基金(60873124)
摘    要:针对人脸表情数据的非线性分布特性,提出一种基于非线性联合学习的三维人脸表情合成方法.首先提出非线性联合学习理论,通过无监督回归将具有相同属性的三维人脸映射到相同的低维表达;其次,基于三维人脸的低维表达对低维表达进行重建操作,为给定的三维人脸合成表情,或基于样例表情进行表情的重定向.另外,非线性联合学习方法还能有效地处理带噪声及不完整的人脸数据,获得完整的表情人脸.实验结果表明,文中方法的表情重定向合成结果及合成效率优于已有方法.

关 键 词:表情重定向  表情合成  非线性联合学习  无监督回归  

3D Facial Expression Synthesis Based on Nonlinear Co-learning
Huang Xiaoqin,Lin Yuxu,Song Mingli,Bu Jiajun,Chen Chun.3D Facial Expression Synthesis Based on Nonlinear Co-learning[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2011,23(2).
Authors:Huang Xiaoqin  Lin Yuxu  Song Mingli  Bu Jiajun  Chen Chun
Affiliation:Huang Xiaoqin,Lin Yuxu,Song Mingli,Bu Jiajun,and Chen Chun(College of Computer Science & Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310027)
Abstract:3D facial expression synthesis has been an important and challenging task in the field of computer animation.Inspired by the fact that facial expressions distribute on a nonlinear manifold,we propose an approach for 3D facial expression synthesis based on nonlinear co-learning.Firstly,3D facial expressions with the same attribute are projected onto an identical low dimensional representation according to the theory of nonlinear co-learning,by means of unsupervised regression.Secondly,based on the low dimens...
Keywords:expression retargeting  expression synthesis  nonlinear co-learning  unsupervised regression  
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