| 基于深度学习和表情AU参数的人脸动画方法 |
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| 引用本文： | 闫衍芙,吕科,薛健,王聪,甘玮.基于深度学习和表情AU参数的人脸动画方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2019,31(11). |
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| 作者姓名： | 闫衍芙 吕科 薛健 王聪 甘玮 |
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| 作者单位： | 中国科学院大学工程科学学院 北京 100049;中国科学院大学工程科学学院 北京 100049;中国科学院大学工程科学学院 北京 100049;中国科学院大学工程科学学院 北京 100049;中国科学院大学工程科学学院 北京 100049 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国科学院大学优秀青年教师科研能力提升项目;北京市自然科学基金;中国科学院科研装备研制项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 人脸动画 人脸运动单元 融合变形模型 深度学习 |
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