具有真实感的三维人脸动画

具有真实感的三维人脸模型的构造和动画是计算机图形学领域中一个重要的研究课题.如何在三维人脸模型上实时地模拟人脸的运动,产生具有真实感的人脸表情和动作,是其中的一个难点.提出一种实时的三维人脸动画方法,该方法将人脸模型划分成若干个运动相对独立的功能区,然后使用提出的基于加权狄里克利自由变形DFFD(Dirichlet free-form deformation)和刚体运动模拟的混合技术模拟功能区的运动.同时,通过交叉的运动控制点模拟功能区之间运动的相互影响.在该方法中,人脸模型的运动通过移动控制点来驱动.为了简化人脸模型的驱动,提出了基于MPEG-4中脸部动画参数FAP(facial animation parameters)流和基于肌肉模型的两种高层驱动方法.这两种方法不但具有较高的真实感,而且具有良好的计算性能,能实时模拟真实人脸的表情和动作.     

基于形变模型的真实感三维人脸动画研究

论文提出了一种新的基于三维人脸形变模型,并兼容于MPEG-4的三维人脸动画模型。采用基于均匀网格重采样的方法建立原型三维人脸之间的对齐,应用MPEG-4中定义的三维人脸动画规则,驱动三维模型自动生成真实感人脸动画。给定一幅人脸图像,三维人脸动画模型可自动重建其真实感的三维人脸,并根据FAP参数驱动模型自动生成人脸动画。     

基于MPEG-4的真实感人脸技术

人脸建模与动画是计算机图形学中最富有挑战性的课题之一,可以广泛应用于计算机动画行业、游戏行业、远程会议、代理和化身等许多领域。根据MPEG-4关于人脸特征点的定义,利用一般人脸模型以及特定人的正面和侧面两幅照片,采用Dirichlet自由变形实现了从一般人脸模型到特定人脸模型的变形;再利用特定人的正面和侧面照片,采用纹理融合方法生成了真实感人脸。论文提出的真实感人脸技术具有方法简单、计算速度快、真实感强等优点。     

人脸建模和动画技术的发展

人脸建模和动画技术是当今计算机图形学和计算机视觉领域中非常热门的研究课题，其应用包括电脑游戏、虚拟现实、视频通信、电影、编码、人脸识别和人机交互，回顾了国际上近年来在这方面丰富的研究成果。     

真实感人脸动画技术的分类探讨

介绍了各种人脸动画技术和改进方法,并评价了各种方法的优缺点.     

面向移动设备的快速人脸纹理映射

提出一种面向未来掌上移动设备（如高端手机,PDA等）的灵活实用的纹理映射方法.该方法仅需要一张正面人脸照片作为输入,不要求模型和纹理的精确匹配,通过简单的交互实现在较低资源配置下人脸纹理的提取.采用了一种交互调整映射的方案,通过用户对模型中特征点及其影响区域的编辑,实现对局部纹理坐标的定义,得到满意的映射效果.实验结果表明,文中方法具有较高的效率和真实感,可以用于产生真实感三维人脸表情动画.     

真实感人脸语音同步动画系统*

提出了一个人脸动画与语音同步的系统,重点解决协同发音、表现人脸细微表情特征的问题。输入带有情绪标志的文本,就能够产生对应表情的、与语音同步的人脸动画;本系统能够生成各种不同性别、年龄、表情特征的高度真实感3D人脸模型,人脸细微表情特征(如额头皱纹)可以随人脸表情的变化而动态改变。基于语言学理论,本系统提出了解决协同发音问题的一套规则。     

基于MPEG-4的人脸动画技术研究

MPEG-4提出的基于对象的编码格式，将人脸作为一个特殊的对象，为人脸建模和动画研究奠定了基础。本文通过对MPEG-4人脸动画标准的分析，提出基于MPEG-4人脸动画系统的设计思想和需解决的关键问题。     

利用OpenGL生成人脸视点无关纹理图

在基于计算机的人脸动画领域中,人脸视点无关纹理图对增强人脸的真实感和加快绘制速度起着关键的作用.本文阐述了从多张照片合成人脸纹理图的关键问题和解决方案,介绍了一个用OpenGL快速生成视点无关纹理图的方法,并将其应用到一个MPEG-4兼容的人脸动画系统,满足了实时调整的要求.     

Kinect驱动的人脸动画合成技术研究

三维人脸动画合成技术可以应用于虚拟现实、角色控制等多个领域。为此,提出一种基于Kinect的人脸动画合成方法。人脸跟踪客户端利用Kinect对用户的脸部表情进行跟踪识别,得到人脸表情动画参数,通过socket发送给人脸动画合成服务器,由人脸动画合成服务器查找基于MPEG-4标准的人脸动画定义表,控制人脸模型的变形,从而实时合成与用户表情相对应的三维人脸动画。实验结果表明,该方法能够在满足实时性要求的条件下合成高质量的三维人脸动画,同现有技术相比,结构简单、容易部署且具有较好的可扩展性。     

全自动的基于MPEG-4的任意拓扑结构人脸动画

构造任意拓扑结构人脸网格的人脸动画定义表是基于MPEG-4的任意拓扑结构人脸动画系统的关键．通过搜索三维模型的二维纹理图像特征，提出一种自动地在任意拓扑结构三维人脸模型上定位特征点的方法．通过利用任意拓扑结构人脸模型上的三维特征点变形标准人脸模型，并根据标准人脸模型的动画定义表，实现了自动、准确地构造任意拓扑结构人脸模型动画定义表的方法．给定一个任意拓扑结构三维人脸模型，通过文中方法可以全自动地驱动所给人脸模型做动画．     

多表情源的人脸表情合成技术

提出了基于一个局部约束偏移和相对偏移技术的图像变形方法,用于人脸表情合成．该方法可以自动克服目前表情合成方法的非特征区域的形变,并与脸型外观相匹配．在此基础上,提出了基于多表情源的人脸表情合成技术．从人脸图像划分出三个主要表现表情的区域,并对每个区域根据多个表情源的加权平均的相对偏移量进行图像局部变形,最后利用加权平均的表情比图像加强表情．实验结果表明,用该方法得到的人脸表情自然逼真,更为重要的是,通过调节权向量的取值,可以取得不同模式的表情,丰富了表情表现的内涵．     

A Texture Mapping Approach to 3-D Facial Image Synthesis

A method of synthesising and animating a realistic image of a person's face by means of computer graphics is described. The key feature contributing to realism in image synthesis lies in the use of texture mapping in the rendering of surface detail on the face. Full facial animation is made possible by manipulating a 3-D model of the face in conjunction with a relatively small data set of pre-stored sub-images.     

Visual Estimation and Compression of Facial Motion Parameters—Elements of a 3D Model-Based Video Coding System

The MPEG4 standard supports the transmission and composition of facial animation with natural video by including a facial animation parameter (FAP) set that is defined based on the study of minimal facial actions and is closely related to muscle actions. The FAP set enables model-based representation of natural or synthetic talking head sequences and allows intelligible visual reproduction of facial expressions, emotions, and speech pronunciations at the receiver. This paper describes two key components we have developed for building a model-based video coding system: (1) a method for estimating FAP parameters based on our previously proposed piecewise Bézier volume deformation model (PBVD), and (2) various methods for encoding FAP parameters. PBVD is a linear deformation model suitable for both the synthesis and the analysis of facial images. Each FAP parameter is a basis function in this model. Experimental results on PBVD-based animation, model-based tracking, and spatial-temporal compression of FAP parameters are demonstrated in this paper.     

人脸表情的形变线性拟合方法

提出了用于人脸表情合成的形变线性拟合方法. 该方法利用人脸图像形变模型线性组合逼近的基本思想, 确定合成表情图像的形状信息和纹理信息, 其步骤简单, 容易实现. 该方法能有效地从中性表情人脸图像合成出具有表情的图像, 并且得到的人脸表情自然、逼真、具有说服力. 更为重要的是, 该方法能从闭着嘴的中性表情人脸图像合成出具有张开嘴露出牙齿效果的人脸表情图像, 克服了当前大多数人脸表情合成方法不能实现这一效果的不足.     

人脸部分遮挡条件下表情识别研究的新进展

随着人工智能技术的发展,人脸表情识别可以从图像或视频中抽取表情状态,识别对象心理情绪,从而达到更好的人机交互效果。然而多数方法只关注正面无遮挡的人脸表情识别,并不能适用于客观复杂的场景,极大地限制了算法的实用性。近几年,针对光照遮挡、噪声遮挡、姿态遮挡、实物遮挡等不同类型的遮挡,研究者们提出了各种新方法来挑战人脸部分遮挡下的表情识别,综述了这些方法的主要原理并进行了对比分析,同时对未来的研究和发展方向进行了展望。     

基于偏最小二乘回归的人脸身份和表情同步识别方法

将偏最小二乘回归方法用于人脸身份和表情的同步识别。首先,对每幅人脸图像进行脸部特征提取以及相应的语义特征定义。在脸部特征提取方面,从每幅图像中标定出若干脸部关键点位置,并提取图像在该关键点处的Gabor小波系数（Gabor特征）以及关键点的坐标值（几何特征）,作为该图像的输入特征。语义特征则定义为该人脸图像所属的表情类别信息以及所对应的人脸身份信息。其次,利用核主成分分析(KPCA)方法对脸部Gabor特征和几何特征进行融合,使得输入特征具有更好的识别特性;最后,运用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立脸部特征和语义特征之间的关系模型,并运用此模型对某一测试人脸图像进行表情和身份的同步识别。通过在JAFFE国际表情数据库和AR人脸数据库上的对比实验,证实了所提方法的有效性。     

Application of the Self-Organizing Feature Map Algorithm in Facial Image Morphing

A new facial image morphing algorithm based on the Kohonen self-organizing feature map (SOM) algorithm is proposed to generate a smooth 2D transformation that reflects anchor point correspondences. Using only a 2D face image and a small number of anchor points, we show that the proposed morphing algorithm provides a powerful mechanism for processing facial expressions.     

应用Cult3D技术实现交互式三维人脸动画

介绍一种新的Web3D实现技术Cult3D,对比了其与VRML在实现网络三维图形技术上的优越性,着重论述了如何使用Cult3D技术并结合照片建模工具实现网络环境下的交互式三维人脸动画。