基于交互式进化计算的虚拟表情建模

探讨如何训练虚拟人物表情这一新课题,提出了将TSK模糊神经网络应用于虚拟人物表情的建模研究,并用交互式进化计算对TSK模糊神经网络进行训练.实验结果表明,当该算法应用于虚拟人物表情建模时,比传统的进化计算具有更快的收敛速度,而且该算法融合了进化计算的全局优化和人的主观判断,使得表情输出更加符合用户的需要.从而使得不同的动画导演利用这个系统,能够根据自己的知识产生出符合自己要求的虚拟表情输出.     

基于粒子群优化的虚拟表情建模的应用研究

探讨了如何训练虚拟人物表情这一新课题,提出了将TSK模糊神经网络应用于虚拟人物表情的建模研究。并用粒子群优化（VSO）算法训练TSK模糊神经网络。实验结果表明,当该算法应用于训练虚拟人物表情这一问题时,能在保证精度的前提下快速收敛．并能避免陷入局部最优,从而使得不同的动画导演利用这个系统,能够根据自己的知识产生出符合自己要求的虚拟表情输出。     

基于深度学习和表情AU参数的人脸动画方法

为了利用计算机方便快捷地生成表情逼真的动漫人物,提出一种基于深度学习和表情AU参数的人脸动画生成方法.该方法定义了用于描述面部表情的24个面部运动单元参数,即表情AU参数,并利用卷积神经网络和FEAFA数据集构建和训练了相应的参数回归网络模型.在根据视频图像生成人脸动画时,首先从单目摄像头获取视频图像,采用有监督的梯度下降法对视频帧进行人脸检测,进而对得到的人脸表情图像准确地回归出表情AU参数值,将其视为三维人脸表情基系数,并结合虚拟人物相对应的24个基础三维表情形状和中立表情形状,在自然环境下基于表情融合变形模型驱动虚拟人物生成人脸动画.该方法省去了传统方法中的三维重建过程,并且考虑了运动单元参数之间的相互影响,使得生成的人脸动画的表情更加自然、细腻.此外,基于人脸图像比基于特征点回归出的表情系数更加准确.     

基于GPU加速的TIP技术

为加快TIP（Tour Into the Picture）的绘制速度,提出1种基于GPU（Graphics Processing Unit）的方法,充分利用GPU的运算能力,把背景纹理提取过程从CPU转移到GPU中进行,利用GPU固定管道进行TIP绘制,CPU负责前景模型的深度计算及纹理提取．因此,CPU与GPU可以并行运算,显著提高纹理映射速度从而缩短整个TIP绘制时间,满足用户在虚拟场景中漫游的实时性要求．     

一种基于GPU硬件加速计算的辐射度实现方法

提出一种新的基于GPU(graphics processing unit)的辐射度方法．该方法利用可编程图形处理单元GPU的并行计算能力,将辐射度方法中形状因子计算以及线性方程组求解的全过程完全在可编程图形硬件中完成,避免了原有基于GPU的辐射度方法需要CPU参与的问题,绕开了计算机主内存与GPU纹理内存之间数据交换的瓶颈;在基于半立方体法的形状因子计算和绘制过程中,解决了基于GPU硬件加速的遍历、分类和累加问题．此外,该方法采用新的矩阵和向量在GPU中的存储方法,利用GPU实现Jacobi迭代法快速求解线性方程组．实验结果证明。该方法能够快速有效地实现辐射度的计算和绘制．     

基于GPU的网格模型平滑阴影的实时绘制

为了绘制边界平滑的阴影效果,增强虚拟场景的真实感,提出一种基于GPU的平滑阴影实时绘制的算法.该算法通过重新定义阴影轮廓线得到网格模型上的精确阴影轮廓边界,利用阴影体算法获得边界平滑的阴影区域;阴影轮廓线的计算生成及阴影Ⅸ域的绘制等过程利用GPU进行加速,可以实时绘制物体的阴影区域.实验结果表明,文中算法生成的阴影边界比已有算法更加平滑,并且在效率方面强于其他算法.     

GPU加速的物体空间线绘制算法

提出一种网格模型线绘制的GPU加速算法,其在物体空间进行计算,避免了图像空间计算的不连续性.提出了GPU加速物体空间线绘制的通用算法框架,理论上对任何特征线定义均可以按照该框架实现GPU加速的特征线绘制;基于该框架,实现了轮廓线与光极线(photic extremum lines,PEL)2种特征线的GPU加速绘制.实...     

文本驱动下的表情合成系统

阐述了一种通过文本来实时驱动表情合成的系统的工作原理：在给表情进行基本分类后，将这些分类与具有感情色彩的词形成对应关系。然后在对句子的切词过程中找到这些词，并判断它们在句子中的性质，由一定的修饰关系和主谓关系讨论它们对虐拟人物的表情的影响。最后利用表惰与肌肉运动的对应关系，驱动虚拟人物面部表情，呈现给使用者。该文希望通过对文本驱动表情技术的研究，完善交互系统和虚拟系统，解决虚拟人物表情实时合成问题，并降低虚拟人物的制作费用，提高制作效率。     

GPU在实时阴影绘制中的应用

实时阴影在增强三维场景真实感方面起着非常重要的作用。阴影体算法是实时阴影绘制中效果非常理想的一种方法。但是随着场景复杂度的增加,该算法计算量比较大,将导致绘制效率的降低。另一方面,随着可编程GPU技术的发展,GPU的渲染速度远远大于CPU,为提高三维场景的渲染效率提供了更大的空间。在此基础上,介绍了一种在GPU上生成阴影体的方法,加速实时阴影绘制。利用图形硬件的图形处理单元（GPU）的运算能力和可编程性,将生成阴影体的大量计算从CPU转移到GPU,从而有效地提高实时阴影的绘制效率。     

基于可编程GPU的骨骼动画

骨骼动画与以前的动画方法相比,具有占用空间小等优点。但是其代价是计算量的增加,从而导致绘制效率的降低。另一方面,近年来可编程GPU技术在三维图形处理领域已得到广泛研究。因此,提出了一种基于GPU实现骨骼动画的方法。该方法借助GPU强大的计算能力,分担了骨骼动画中的顶点更新的计算任务,从而大大提升了骨骼动画的绘制效率。     

基于GPU的真实感毛发快速绘制

提出一种基于图形处理器(GPU)加速的真实感毛发快速绘制方法.方法通过混合绘制多层次的半透明纹理层来表示物体表面的毛发效果,并在绘制过程充分运用了GPU的可编程功能.其中采用GPU的顶点绘制器来完成多层网格层顶点位置的计算;采用像素绘制器来实现毛发特殊光照效果的计算.实验表明,通过采用GPU可编程计算,毛发的绘制速度得到了明显提高.方法对中等规模的模型达到了实时的毛发绘制速度,并具有逼真的仿真效果.     

基于最优化分块的大规模数据体绘制加速方法

GPU加速体绘制已成为体可视化领域的研究热点,然而超出显存的大规模数据无法直接载入,成为GPU应用的瓶颈。分块技术能够在保证图像质量的条件下解决该问题,但分块数据的频繁加载和访问明显降低了绘制速度。针对上述问题,通过建立最优化分块模型得到了大规模数据的最优分块,并通过构造节点编号纹理和改进距离模板设计的方法进一步提高了基于八叉树的分块体绘制算法的绘制速度。实验结果表明,该方法加速效果明显。     

聚类立即辐射度及在增强现实中的应用

提出一种聚类立即辐射度方法,以实现增强现实等领域需要高度真实感的全局光照算法来实现实时交互的绘制效果要求。为此,改进了传统的立即辐射度方法,将大量的用于表达间接光照的虚拟点光源聚类到少量的虚拟面光源中,并使用实时软阴影算法快速计算可见性。同时,借助图形硬件GPU加速场景绘制。实验结果表明,算法在增强现实环境等领域中支持完全动态场景,且在保证良好视觉效果的前提下获得了实时绘制帧率。     

基于GPU的实时线绘制及水墨仿真研究

为了由简单三维输入自动生成水墨仿真风格图像,提出了一种基于GPU的实时线绘制算法及水墨仿真算法。提出的微分几何线绘制算法结合了视点相关和视点无关两类特征线的绘制,利用了多种曲率信息和风格化纹理。由于GPU加速和风格化纹理的设计,该算法达到实时且风格化可控,方便了国画仿真,仿真计算将水墨看作二维流体,利用LB方法模拟水墨在宣纸中的边缘扩散。通过对比大量的绘制结果以及和其他方法的比较,结果表明,该方法的绘制结果更加清晰逼真,绘制实时完成且完全自动化。     

基于GPU的动态地形实时绘制技术的研究与实现

为了有效解决高逼真动态地形的实时绘制问题,提出了一种基于现代可编程GPU顶点纹理获取(vertex texture fetch,VTF)特性的动态地形实时绘制技术.在研究相关动态地形绘制算法及现代GPU着色器模型的基础上,对基于可编程GPU实现动态地形的技术支持和性能优势进行了分析.最后,以人在松软的地面行走为实例,设计并实现了一个基于GPU顶点纹理获取的动态地形绘制系统.实验结果表明了该技术方案的可行性和有效性.     

基于GPU的高速Julia分形集绘制方法

现今的图形处理器（GPU）除可用来绘制三维图形外，由于其强大的并行处理能力S，还可用来完成复杂的科学计算任务，本文根据Julia分形集的特点，讨论了基于GPU实现Julia分形集的高速绘制的方法，然后对绘制算法进行了优化，并给出了基于GLSL语言编写的核心代码，实验表明，该方法明显提高了Julia集绘制速度，提高了计算并行性，基本满足了实时性的要求。     

基于CUDA 的体数据可视化工具

GPU的可编程性和并行计算能力的飞速发展为可视化提供了新的解决途径。基于支持CUDA的GPU,利用光线投射,实现了一个可以对体数据进行交互式可视化的工具,包括阻光度融合、等值面绘制、MIP绘制以及X光线投影等多种绘制效果,并加入了Phong光照模型以提高阻光度融合和等值面绘制的图像质量。实验表明,该工具较好的利用了GPU的并行计算能力,能够绘制出较高质量的图像,并具有良好的可交互性和可扩展性。     

基于GPU的三维医学图像混合可视化系统

研究并实现了一个基于GPU的医学图像混合可视化系统，该系统采用三维纹理映射的方法实现直接体绘制，利用GPU的可编程特性完成体绘制方法中的插值后分类算法和传输函数的传递及实时修改，采用OpenGL技术实现表面的绘制，并基于场景图结构实现时表面数据的管理。面绘制和体绘制部分都采用OpenGL实现，运用OpenGL的融合机制，系统实现了面绘制和体绘制的混合显示。本系统大大提高了体绘制的速度，有效地保留了面绘制和体绘制的优势，在保证绘制速度的基础上丰富了图像信息。     

微分域网格变形的GPU加速算法

微分域网格变形方法能够较好的保持网格模型的局部细节特征,但其计算需要耗费较长的时间.结合GPU的高速并行运算性能,设计并实现了一种基于GPU的微分域网格变形算法.通过GPU进行网格的微分坐标求解、线性系统系数矩阵的Cholesky分解、线性系统求解等运算,从而将网格局部细节特征编码和解码过程以及变形结果的绘制完全通过GPU完成.实验结果表明该算法能够有效加速微分域网格变形方法的计算和绘制.     

基于GPGPU的实体表面实时提取

为实时提取三维实体表面,提出一种基于GPGPU并行计算的实体表面实时提取方法。在分析深度剥离算法原理和GPU图形绘制管线的基础上,给出在GPU上利用深度剥离算法实现实时提取三维实体表面的算法;通过OpenGL的高级着色语言GLSL控制GPU的图形绘制管线实现了该算法,给出其伪代码。以龙、叶轮和刀具扫描体的模型为应用实例验证了该算法效果良好,特别是对于刀具扫描体表面的提取,可满足实时性要求。