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.     

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.     

虚拟人脸动画的表面细节抓取

人脸动画在过去三十年来一直是计算机图学中一项重要的研究题目，而人脸动画系统的主要目标是效果逼真、能够快速且简易地产生人脸动画。传统的技术主要着重于研究特征点的移动轨迹，而对于难以撷取与合成的脸上细微光影及表面变化则往往较少着墨。然而，这些却是人眼视觉上重要的讯息，若是缺乏这方面的信息，则人脸动画的结果便会大打折扣了。     

快速人脸动画方法

本文介绍了一种简单有效的由单幅人脸照片生成人脸变形动画的方法．首先，根据一张人脸正面的照片，使用特征识别的方法生成人脸模型，然后使用模型关键表情插值法产生人脸变形动画．这种方法的优点在于只需要一张人脸正面照片，在更低的硬件条件下达到或接近其他方法生成的人脸动画效果。     

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。     

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。     

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     

基于特征识别的3维人脸动画模型自动构造

针对3维人脸动画应用中,需要手工事先标定肌肉模型的控制点、工作区域和设置各种计算参数,造成工作量大、修改困难、移植性差等弊端,提出自动构造各种肌肉模型及确定它们计算参数的方法。研究工作包括:综合运用法向量变化率、高斯曲率、高斯纹理模型等参数研究3维人脸几何及纹理特征的快速检测方法;设计基于邻域生长和候选点聚类分析的识别算法来识别人脸五官部位的特征点;在此基础上,自动确定各种肌肉模型的位置结构、工作区域和计算参数,实现人脸动画所需的肌肉模型构造和装配的自动化。应用工作结果表明,基于特征识别的3维人脸动画肌肉模型自动构造方法移植性好、精度较高,提高了动画建模工作的效率。     

面向应用的个性化3D人脸模型快速生成技术

真实感3D人脸模型生成技术是计算机图形领域研究的热点问题之一,但已有的相关方法存在真实感差、算法复杂度高、局限性多、实用性弱等问题．在分析3D人脸模型姿态矫正和模型变换方法基础上,研究基于一张人脸正面图像和普通3D人脸模型、采用关键特征点匹配和真实感纹理映射方法构建个性化3D人脸模型的方法,最后利用基于C＋＋和OpenGL实现的原型系统进行实验分析．实验结果表明该方法计算简单、建模效率高,且适用于影视特效制作、3D网络游戏、医学美容等领域．     

基于文本驱动的人脸表情动画系统

人脸表情动画是计算机图形学的重要研究领域之一,在影视和游戏中的虚拟人的应用促进了它的发展,它主要研究若干种典型表情的产生以及利用已有表情产生中间过渡表情。本文主要介绍了表情动画的研究现状,并且设计实现了基于文本驱动的人脸表情变化系统。     

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。     

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．     

基于语音驱动的三维人脸动画技术综述

随着三维数字虚拟人的发展,语音驱动三维人脸动画技术已经成为虚拟人交互的重要研究热点之一.其关键技术在于语音-视觉映射模型的建立以及三维人脸动画的合成.首先分析了音-视素匹配法和音-视觉参数映射两类方法的特点;之后阐述了目前三维人脸模型的建立方法,并依据三维人脸模型的表示方法不同,分析了不同运动控制方法的优缺点;然后阐述了语音驱动三维人脸动画的主观评价和客观评价方法;最后总结了语音驱动三维人脸动画技术的未来发展方向.     

人脸表情动画

人脸表情动画是计算机动画研究的一个重要分支．它有着十分广泛的应用前景。本文评述了国内外人脸表情动画方法和技术研究现状，提出了进一步需要解决的问题。并针对真人脸表情点提取难题给出了一个有效的特别的解决方案。     

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。     

RAS: A Data-Driven Rigidity-Aware Skinning Model For 3D Facial Animation

We present a novel data-driven skinning model—rigidity-aware skinning (RAS) model, for simulating both active and passive 3D facial animation of different identities in real time. Our model builds upon a linear blend skinning (LBS) scheme, where the bone set and skinning weights are shared for diverse identities and learned from the data via a sparse and localized skinning decomposition algorithm. Our model characterizes the animated face into the active expression and the passive deformation: The former is represented by an LBS-based multi-linear model learned from the FaceWareHouse data set, and the latter is represented by a spatially varying as-rigid-as-possible deformation applied to the LBS-based multi-linear model, whose rigidity parameters are learned from the data by a novel rigidity estimation algorithm. Our RAS model is not only generic and expressive for faithfully modelling medium-scale facial deformation, but also compact and lightweight for generating vivid facial animation in real time. We validate the efficiency and effectiveness of our RAS model for real-time 3D facial animation and expression editing.     

从手机短信到3D动画人物表情的自动生成

手机3D动画自动生成系统旨在通过输入一条手机短信得到与其相符的动画并发送给接收方.动画中表情对于表达情绪主题以及强化动画效果等具有重要意义.本文重点研究手机3D动画中人物表情的自动生成.主要包括定性规划和定量计算两大部分.定性规划部分主要利用语义网技术，基于面部编码系统和情感轮模型构建表情本体库并建立相应公理，然后根据短信的关键信息进行知识推理，得到关于表情的定性描述.在定量部分将定性描述信息转化为具体动画数据并处理表情平滑过渡等问题.在实验的270条数据中除人为操作引起的异常外，表情规划成功率为71.2%，其中多样性表情生成率为86.89%.实验表明该方法能够较好地生成表情动画.     

视频驱动的语义表情基动画方法

为了重用视频内容中的表情信息,提出一种语义表情构造与语义表情参数优化方法.首先从带有噪声的稀疏特征点中定义出人脸表情的语义信息;然后在语义表情空间中优化求解出最优表情参数,以提高人脸动画的真实感.该方法既不需要标定相机参数,也不需要预先建立表演者的3D人脸模型及其表情基,因此除了可用于网络视频的表情重用,也可用于开发实时在线的网络社交等应用.实验结果表明,对于头部摆动的俯仰角和侧角在[?15?,15?]范围内的原始视频,文中方法能够实时合成稳定、逼真的表情动画.