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.     

基于单张图像的三维人脸建模与表情动画

在人机交互、数字娱乐等领域,传统的表情合成技术难以稳定地生成具有真实感的个性化人脸表情动画.为此,提出一种基于单张图像的三维人脸建模和表情动画系统.自动检测人脸在图像中的位置,自动定位人脸上的关键点,基于这些关键点和形变模型重建个性化三维人脸模型,对重建的人脸模型进行扩展得到完整的人脸网格,采用稀疏关键点控制的动画数据映射方法来驱动重建的人脸模型生成动态表情动画.实验结果表明,该方法稳定性强、自动化程度高,人脸模型与表情动画比较逼真.     

基于平面曲面化的三维人脸建模方法

通过一幅正面人脸照片或者两副正交人脸照片得到人脸的参数,采用基于照片的特征点及轮廓参数提取的方法建立与原型三维人脸模型之间的匹配对齐,应用MPEG-4中定义的三维人脸参数,驱动三维模型生成真实感人脸,提出了一种平面曲面化人脸形变模型.结果证实该方法计算量大大减少,该方法不仅可以进行有效的真实感三维人脸建模,而且变形简单流畅,具有广阔的应用前景.     

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．     

基于语音情感识别的多表情人脸动画方法

基于MPEG-4标准,实现了一种由彩铃语音及蕴含情感共同驱动生成人脸动画的方法和系统．选用HMM作为分类器,训练使其识别语音库中嗔怒、欣喜、可爱、无奈和兴奋5类情感,并对每类情感建立一组与之对应的表情人脸动画参数（FAP）．分析语音强弱得到综合表情函数,并用此函数融合表情FAP与唇动FAP,实现人脸表情多源信息合成,得到综合FAP驱动人脸网格生成动画．实验结果表明,彩铃语音情感识别率可达94．44％,该系统生成的人脸动画也具有较高的真实感．     

基于关键帧的三维人脸皱纹动画

表现人脸的皱纹特征是提高人脸动画真实感的重要因素之一,文章提出了一种基于关键帧的皱纹动画方法,使用高度图、法线图和MPEG-4人脸运动参数描述皱纹动画关键帧,通过对高度图、法线图插值生成皱纹动画中间帧。所提方法对人脸模型网格复杂度要求不高,且合成的皱纹动画具有真实感强和实时性高的特点。     

情感表现下的三维人脸颜色建模技术 *

为了提高三维人脸面部表情的真实感 ,研究并提出了一种基于 GPU的人脸颜色参数模型。该模型使用了 MPEG-4中定义的人脸特征点 ,划分了每个特征点的作用范围 ,通过改变特征点的颜色值带动该点周边影响范围内点的颜色改变 ,并采用帧间插值算法实现了颜色的平滑过渡。仿真实验表明 ,该模型达到了较为逼真的人脸表情动画效果。     

利用双线性分析的三维人脸表情模拟技术

具有真实感的三维人脸表情合成是计算机应用领域的一个热点问题.提出一种基于双线性分析的三维人脸表情生成方法.在对人脸数据进行分区域统计分析的基础上,建立了表情与身份相独立的双线性统计模型.设计了该模型的肌肉驱动方法,通过肌肉参数来驱动相应表情统计参数变化来生成丰富表情.对于输入的特定二维或三维人脸,利用形变模型(Morphable Model), 可自动实现其模型匹配.实验结果表明,该方法能够模拟各种具有较高真实感的人脸表情.     

视频驱动人脸动画合成

描述了一种实时的视频驱动的人脸动画合成系统.通过该系统,用户只要在摄像头前面表演各种脸部动作,就可以控制虚拟人脸的表情.首先,建立一个基于肌肉的三维人脸模型,并使用肌肉激励参数控制人脸形变.为提高人脸动画的真实感,将口轮匝肌分解为外圈和内圈两部分,同时建立脸部形变与下颌转动的关系.然后,使用一种实时的特征点跟踪算法跟踪视频中人脸的特征点.最后,将视频跟踪结果转换为肌肉激励参数以驱动人脸动画.实验结果表明,该系统能实时运行,合成的动画也具有较强真实感.与大部分现有的视频驱动的人脸动画方法相比,该系统不需要使用脸部标志和三维扫描设备,极大地方便了用户使用.     

面向纹理特征的真实感三维人脸动画方法

纹理变化是人脸表情的重要组成部分，传统的人脸动画方法通常只是对纹理图像做简单的拉伸变换，没有考虑人脸细微纹理特征的变化，比如皱纹、酒窝等，该文提出了一种面向纹理特征变化的真实感三维人脸动画方法．给出局部表情比率图(Partial Expression Ratio Image，PERI)的概念及其获取方法，在此基础上，进一步给出了面向MPEG-4的PERI参数化与面向三维人脸动画的多方向PERI方法，前者通过有机结合MPEG-4的人脸动画参数(Facial Anlmation Parameter，FAP)，实现人脸动画中细微表情特征的参数化表示；后者通过多方向PERI纹理特征调整方法，使得三维人脸模型在不同角度都具有较好的细微表情特征,该文提出的方法克服了传统人脸动画只考虑人脸曲面形变控制而忽略纹理变化的缺陷，实现面向纹理变化的具有细微表情特征的真实感三维人脸动画，实验表明，该文提出的方法能有效捕捉纹理变化细节，提高人脸动画的真实感。     

从正面侧照片合成三维人脸

实现了一具交互式人脸建模和动画的工具,用户可以从一个人正面和侧面的照片构造了出头部的三维模型,并基于这个模型实现特定表情和简单的动画。详细阐述在系统实现过程中应用到的人脸几何表示,一般人脸变化到特定人脸、弹性网格、肌肉模型、全视角巾图、表情提取等技术。     

3D动画自动生成的学习系统

手机3D动画自动生成系统实现了在计算机辅助的条件下短信动画的全自动生成.本文为手机3D动画自动生成系统设计并实现一个学习系统,该学习系统利用随机森林算法生成一个以用户评价为分类结果的学习模型去指导手机3D动画自动生成系统生成更让用户满意的动画,同时学习系统能够随着手机3D动画自动生成系统的运转不断更新学习模型,最终实现“不断学习”的学习能力.     

Facial motion cloning

We propose a method for automatically copying facial motion from one 3D face model to another, while preserving the compliance of the motion to the MPEG-4 Face and Body Animation (FBA) standard. Despite the enormous progress in the field of Facial Animation, producing a new animatable face from scratch is still a tremendous task for an artist. Although many methods exist to animate a face automatically based on procedural methods, these methods still need to be initialized by defining facial regions or similar, and they lack flexibility because the artist can only obtain the facial motion that a particular algorithm offers. Therefore a very common approach is interpolation between key facial expressions, usually called morph targets, containing either speech elements (visemes) or emotional expressions. Following the same approach, the MPEG-4 Facial Animation specification offers a method for interpolation of facial motion from key positions, called Facial Animation Tables, which are essentially morph targets corresponding to all possible motions specified in MPEG-4. The problem of this approach is that the artist needs to create a new set of morph targets for each new face model. In case of MPEG-4 there are 86 morph targets, which is a lot of work to create manually. Our method solves this problem by cloning the morph targets, i.e. by automatically copying the motion of vertices, as well as geometry transforms, from source face to target face while maintaining the regional correspondences and the correct scale of motion. It requires the user only to identify a subset of the MPEG-4 Feature Points in the source and target faces. The scale of the movement is normalized with respect to MPEG-4 normalization units (FAPUs), meaning that the MPEG-4 FBA compliance of the copied motion is preserved. Our method is therefore suitable not only for cloning of free facial expressions, but also of MPEG-4 compatible facial motion, in particular the Facial Animation Tables. We believe that Facial Motion Cloning offers dramatic time saving to artists producing morph targets for facial animation or MPEG-4 Facial Animation Tables.     

人脸建模与动画的研究

1.引言人脸建模与动画(face modeling and animation)是计算机图形学中最富有挑战性的课题之一。这是因为:首先,人脸的几何形状非常复杂,其表面不但具有无数细小的皱纹,而且呈现颜色和纹理的微妙变化,因此建立精确的人脸模型、生成真实感人脸非常困难;其次,脸部运动是骨骼、肌肉、皮下组织和皮肤共同作用的结果,其运动机理非常复杂,因此生成真实感人脸动画非常困难;另外,我们人类生来就具有一种识别和     

视频驱动人脸动画合成(英文)

In this paper, we present a system for real-time performance-driven facial animation. With the system, the user can control the facial expression of a digital character by acting out the desired facial action in front of an ordinary camera. First,we create a muscle-based 3D face model. The muscle actuation parameters are used to animate the face model. To increase the reality of facial animation, the orbicularis oris in our face model is divided into the inner part and outer part. We also establish the relationship between jaw rotation and facial surface deformation. Second, a real-time facial tracking method is employed to track the facial features of a performer in the video. Finally, the tracked facial feature points are used to estimate muscle actuation parameters to drive the face model. Experimental results show that our system runs in real time and outputs realistic facial animations.Compared with most existing performance-based facial animation systems, ours does not require facial markers, intrusive lighting,or special scanning equipment, thus it is inexpensive and easy to use.