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     

利用0penGL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。     

图的数据挖掘算法研究

在计算机科学领域,图是最复杂的数据结构之一。它具有直观的表达形式,无论在研究领域还是在商业领域都有着广泛的应用。因此,如何从大量的图中挖掘出令人感兴趣的子图模式已经成为数据挖掘领域研究的热点之一。结合图论知识,对经典的Apriori算法进行改进,提出了一种图的数据挖掘方法,该方法能够有效地进行频繁子图的挖掘。     

基于MPEG-4的人脸变形算法的研究

MPEG－4已经成为新的国际标准，其中定义了如何表示和驱动虚拟的人脸和人体动画，文中根据MPEG－4的脸部定义参数，应用Dirichlet自由变形算法（简称DFFD）对一般人脸进行变形，与其它自由变形算法相比，DFFD的主要优点是对于控制盒的拓扑结构与控制点的位置没有任何限制，在实践的过程中，又对该方法进行一些改进，使其更适合于人脸变形。     

用C语言显示图形的基本方法

给出了用C语言初步图形程序设计的基本方法。主要以CGA(彩色图形适配器)为例,叙述了如何选择调色板,指定显示模式,显示缓冲器与位(bit)位置的相互关系,以及如何利用颜色来改变象素,画出相应曲线等关键问题。     

自适应滤波去噪方法研究

为了消除无线电接收回波中的背景噪声,基于LMS自适应滤波器及其算法,对影响LMS算法收敛速度的迭代因子μ进行了分析;通过推导,给出了μ的取值范围,并对自适应滤波器的去噪效果进行了计算机仿真。仿真结果表明,自适应噪声对消器可以改善系统的输出信噪比,对宽带噪声有明显的抑制作用。     

有向回路法和网格法:多边形内外点判别的新算法

该文把简单多边形视作一个有向回路,利用多边形的环绕方向和区域划分提出了两种判别内外点的新算法:有向回路法和网格法。有向回路法利用了多边形的方向性,在某些情况下可以不必遍历多边形的所有边。该算法程序简单,时间复杂度为O(n),平均性能优于复杂度为Θ(n)的射线法和标号法,但只能处理凸多边形。网格法是有向回路法的改进算法,利用了多边形的方向性和区域划分。网格法将n边形的包围盒划分为(n-1)×(n-1)个网格:如果待处理的点在某个网格内,则仅根据经过该网格的所有边就可以判断该点的内外性。网格法可以处理任意简单多边形,包括带孔的多边形;最坏情况下的时间复杂度为O(lgn),空间复杂度为Θ(n2)。     

网络化无序量测融合方法综述

传感器网络环境下的融合系统在进行信息采集、传输和处理的过程中,将不可避免的受到网络约束,如节点信息的相关性,信息传输的延迟无序性等。延迟的随机性必然使得有序采样的信息到达融合中心时呈现无序的现象,而信息的无序将导致传统基于有序到达的Kalman滤波算法无法直接有效的应用于无序信息系统。然而,现有的基于传统Kalman滤波框架下的无序量测更新算法的研究复杂性相当高,其推导过程和最后的算法公式也都比较复杂,所以,开展新型框架下的融合算法显得非常迫切,也是当前亟待解决的问题。本文较详细的介绍了当前国内外网络环境下无序量测融合算法的研究现状以及存在的问题,并在此基础上提出了进一步研究的方向以及未来的发展趋势。     

用隐马尔可夫模型设计人脸表情识别系统

根据隐马尔可夫模型(HMM)的基本理论和算法设计了一个人脸表情识别系统。该系统由两层HMM组成:低层由六个HMM组成,分别对应六种特定表情。人脸表情特征向量进入系统后,经过低层HMM初步识别,其结果组成高层HMM的观察向量,经过高层HMM解码,确认出表情,从而提高了系统的识别率,增强了系统的健壮性。     

三维人脸模型编辑器的设计与实现

用计算机生成真实感人脸动画是计算机图形学中最富有挑战性的课题之一，建立精细的三维人脸模型是其中的第一步，同时也是至关重要的一步，我们开发了一个三维人脸模型编辑器，可以使用该模型编辑器对从Interent下载的三维人脸模型进行增加，删除、修改等编辑操作，从而得到满意的可用的人脸模型，供人脸动画系统使用。