人脸面部表情的动画算法研究

利用计算机进行人脸造型、建立人脸表情动画以及对人脸肖像进行夸张处理是当前的一项热门研究课题,其技术和产品有着广阔的应用前景和巨大的经济效益。文中研究了人脸表情特征,选择一种合适的人脸表情动画和人脸变形技术的方法,并将二者结合在一起,设计了一个可以实现人脸卡通动画效果的系统。     

基于人脸表情识别技术

本文提出了新算法:（1）针对光照问题提出了基于GLW算法的SCAE模型,用前者对后者进行训练,以提高网络泛化能力。（2）针对人体姿势变化问题,在上述模型的基础上,引入了ConvMLP层以减少面部姿势。（3）并通过深度对抗叠层卷积自动编码器进行预训练。实验证明所提出的算法的有效性。     

基于卷积神经网络的人脸表情技术研究

在日常的沟通与交流过程中,运用面部表情可以促使沟通交流变得更加顺畅,因此对于人类而言,进行面部表情的解读也是获取相关沟通交流内容的重要程序。随着科学技术的不断发展,人工智能在日常人类交流沟通中运用的越发广泛,因此面部表情人工智能识别这一项技术的发展与创新也更加受到关注。文章将对卷积神经网络的人脸表情识别技术进行深入的研究与探析。     

人脸面部表情自动识别技术的研究进展

近年来，面部表情识别技术已成为模式识别领域中的一个重要的研究课题，因此表情识别的研究进展也受到了更多的关注。首先介绍了表情识别技术的背景及目前的研究进展，然后介绍了一些表情识别的主要的方法，并介绍了面部表情识别技术的难点，最后对表情识别技术进行了展望。     

人脸表情识别技术研究综述

人脸表情识别技术是一个广泛的研究方向,涉及机器学习、图像处理、心理学等诸多领域,应用前景也相当广阔。近年来,随着人工智能等领域的发展和进步,属于情感计算领域的人脸表情识别技术也逐渐成为一个热门的研究方向。人脸表情识别任务一般由获取人脸图像、图像预处理、特征提取、特征分类4部分组成,人脸表情图像一般直接采用相关的数据集获取。首先介绍了人脸表情识别任务中需要进行的图像预处理步骤,以及特征提取和特征分类中的传统研究方法和深度学习方法,最后对人脸表情识别相关的数据集、发展趋势与挑战等进行阐述,并提出对未来的相关研究方法的看法。     

基于MCM和CGA的人脸表情识别方法研究

提出基于灰度共生矩阵(MCM)和混沌遗传优化算法(CGA)的人脸表情识别方法(FER).为了消除遗传算法中个体在解空间内分布的不均匀性,利用混沌的随机性、遍历性和规律性,将混沌引入到遗传算法中,由此得到了混沌遗传优化算法(CGA);通过颜色共生矩阵提取出的特征和改进后的混沌遗传优化算法,将人脸表情识别的寻找感兴趣区域(ROI)和特征提取结合成一步;最后利用支持向量机(SVM)进行图像分类.经过理论和实验证明,该方法实现简单且切实可行.     

一种无标记点人脸表情捕捉与重现算法

提出了一种无标记点的人脸表情捕捉方法.首先根据ASM（Active Shape Model）人脸特征点生成了覆盖人脸85%面部特征的人脸均匀网格模型;其次,基于此人脸模型提出了一种表情捕捉方法,使用光流跟踪特征点的位移变化并辅以粒子滤波稳定其跟踪结果,以特征点的位移变化驱动网格整体变化,作为网格跟踪的初始值,使用网格的形变算法作为网格的驱动方式.最后,以捕捉到的表情变化数据驱动不同的人脸模型,根据模型的维数不同使用不同的驱动方法来实现表情动画重现,实验结果表明,提出的算法能很好地捕捉人脸表情,将捕捉到的表情映射到二维卡通人脸和三维虚拟人脸模型都能取得较好的动画效果.     

基于光流的动态人脸表情识别

文章提出了一种人脸表情识别的新方法.利用光流技术对人脸表情图像序列中的特征点进行跟踪,并提取特征向量.最后,利用神经网络对六种基本表情进行分类识别.     

人脸表情识别技术在教学质量分析中的应用

人脸表情识别技术一直以来都是人机交互领域的热门技术、关键技术。近些年来,人脸表情识别在教学质量分析、心理分析得到了广泛关注。特别是教学质量分析,通过对课堂上学生的表情分析,可以得到课堂教学质量、效率等关键信息。要针对课堂上的学生识别人脸表情并进行表情分析,在课堂上所能得到的人脸图像大多是非正面的,为了更好地得到教学质量信息,就要对正面和非正面的人脸图像进行人脸表情识别。鉴于此,文章首先介绍了人脸表情识别技术、表情特征提取和分类方法,然后介绍了非正面人脸表情识别技术以及现有的非正面人脸数据库,最后总结了教学质量分析中人脸表情识别方法的研究现状,并对进一步的教学分析研究和发展方向进行了展望。     

基于GLCM、CGA和Adaboost的人脸表情识别方法研究

提出基于灰度共生矩阵(GLCM)和混沌遗传优化算法(CGA)的人脸表情识别方法(FER)。为了消除遗传算法中个体在解空间内分布的不均匀性,利用混沌的随机性、遍历性和规律性,将混沌引入到遗传算法中,由此得到了混沌遗传优化算法(CGA);通过灰度共生矩阵提取出的特征和改进后的混沌遗传优化算法,将人脸表情识别的寻找感兴趣区域(ROI)和特征提取结合成一步;利用Adaboost算法进行图像分类。经过理论和实验证明,该方法实现简单、切实可行。     

基于UDK的虚拟现实技术在三维虚拟数字校园中的应用与研究

数字化校园虚拟漫游系统是数字化校园建设计划的核心平台。本文首先对目前主流的虚拟可视化开发工具作了介绍,并结合当今最流行的游戏引擎UDK（Unreal Development Kit）和三维设计软件3ads Max的虚拟现实技术问题进行了研究,以无锡城市职业技术学院校区为原型,运用三维设计软件3ads Max仿真技术建立了的虚拟校园三维模型。采用游戏引擎UDK（Unreal Development Kit）与SQL server后台数据库连接、实景拍摄与虚拟建筑相结合的方式,设计并实现了实时三维虚拟校园漫游系统的路径自动漫游、自主漫游、楼宇查询和鹰眼鸟瞰等功能。设计并实际运用结果表明,使用三维场景中烘焙贴图的制作运用UDK引擎技术改进的场景优化技术,系统运行效率得以很好的提高,甚至在普通PC机上实时运行时也很流畅和稳定。     

基于虚拟现实的产品三维展示技术研究

文章在对VR虚拟体验展厅、VR数字体验馆进行实例分析的基础上,对虚拟现实下产品的三维展示技术进行分析,包括动态环境建模技术、实时三维图形生成技术、立体显示和传感器技术以及系统集成技术。     

Hidden Markov Model Inversion for Audio-to-Visual Conversion in an MPEG-4 Facial Animation System

MPEG-4 standard allows composition of natural or synthetic video with facial animation. Based on this standard, an animated face can be inserted into natural or synthetic video to create new virtual working environments such as virtual meetings or virtual collaborative environments. For these applications, audio-to-visual conversion techniques can be used to generate a talking face that is synchronized with the voice. In this paper, we address audio-to-visual conversion problems by introducing a novel Hidden Markov Model Inversion (HMMI) method. In training audio-visual HMMs, the model parameters {_av} can be chosen to optimize some criterion such as maximum likelihood. In inversion of audio-visual HMMs, visual parameters that optimize some criterion can be found based on given speech and model parameters {_av}. By using the proposed HMMI technique, an animated talking face can be synchronized with audio and can be driven realistically. The HMMI technique combined with MPEG-4 standard to create a virtual conference system, named VIRTUAL-FACE, is introduced to show the role of HMMI for applications of MPEG-4 facial animation.     

基于VRML的三维几何体建模算法研究

由于虚拟现实建模语言(VRML)的繁杂性,用其直接构造三维几何体较为困难,我们根据VRML97规范中定制的几类三维几何体,分别予以算法实现,从而提高基于VRML创建三维虚拟场景的效率。本文主要讨论基于VRML进行三维几何体建模中的主要算法,最后展示了利用建模算法完成的一个三维场景建模实例。1     

人脸语音动画中语音特征参数提取算法研究

人脸语音动画是虚拟现实领域的热点,语音特征参数提取是实现语音同步动画的前提和关键所在。为了能够提取鲁棒性更好的语音特征参数,在小波变换的理论基础上,借鉴MFCC特征参数的提取方法,运用表征语音动态特征的特征差分算法,提出了一种基于离散小波变换的语音特征参数（DWTMFCC）提取方法,并与反映语音情感特征的韵律参数相结合。通过基于LGB算法的VQ模型进行说话人语音识别,可以得到组合特征参数的识别率较高。     

基于Web的3D智能虚拟人估计及系统实现

随着互联网和软件的不断发展及对人们工作和生活的不断渗透,产生了对各种智能交互系统的需求,智能虚拟人就是一种很好的方式来实现和满足智能交互的需求.通过结合课本知识,网上资料和导师的指导研究了网站搭建技术和3D建模技术两者的有效结合的系统,最主要是构建一个智能的3D虚拟人,充当房子导购员与进入网站的顾客进行简单的房屋展示和简单的买卖房子交流从而做出正确的购房选择.     

基于虚拟现实的三维户型展示系统

通过3DStudio MAX结合Cosmo World、VrmlPad和Java语言制作虚拟场景,嵌入网页来展示小区户型及其周边环境,在二维导航图中实现视点跳转、实时导航,在虚拟环境中进行交互操作,使人们对三维小区户型和其周边环境具有强烈的身临其境感,增强了宣传效果。     

基于虚拟现实技术的煤矿突出事故三维重现的研究

煤矿灾难是目前制约我国煤炭行业发展,影响社会稳定的重要因素。而目前的书面报告或二维平面图解的分析手段,很难直观生动地重现灾难原因及过程。本文采用虚拟现实技术,借助计算机设计构建煤矿三维虚拟场景,对煤矿中煤岩喷突与瓦斯扩散事故进行三维重现,为煤矿事故分析提供有效的工具,这对于预防煤矿突出事故的发生具有重大意义。     

一种基于共振峰分析的语音驱动人脸动画方法

快速、高效地实现语音驱动下的唇形自动合成,以及优化语音与唇动的同步是语音驱动人脸动画的重点。提出了一种基于共振峰分析的语音驱动人脸动画的方法。对语音信号进行加窗分帧,DFT变换,再对短时音频信号的频谱进行第一、第二共振峰分析,将分析结果映射为一组控制序列,并对控制序列进行去奇异点等后处理。设定三维人脸模型的动态基本口形,以定时方式将控制序列导入模型,完成人脸动画驱动。实验结果表明,该方法简单快速,有效实现了语音和唇形的同步,动画效果连贯自然,可广泛用于各类虚拟角色的配音,缩短虚拟人物的制作周期。     

基于VRML的三维虚拟场景的构建与优化

本文对基于VRML的虚拟场景的设计与实现进行了研究,并从减少文件长度,提高渲染速度两方面提出了优化场景的方法。