基于FAP的細微表情合成.pdf

1、細微表情(例如額頭皺紋，魚尾紋，酒窩等)合成是逼真描述人臉動畫的重要因素，傳統(tǒng)的表情合成技術僅僅考慮面部幾何特征的變換，缺乏細節(jié)紋理。在現有細微表情合成的研究中，僅能合成已提取的細節(jié)紋理，應用范圍有限。本文針對這個問題，進行人臉動畫中細微表情合成方面的研究，主要工作如下： 一、采用特征跟蹤的方法實現了細節(jié)紋理和人臉運動數據同步獲取。可在不使用昂貴的運動跟蹤設備的前提下獲取符合MPEG-4的運動數據，并從視頻中提取相關的人臉動畫參

2、數。采用主動形狀模型定位和手工調整，較容易地獲取同步數據——表情比率圖和人臉動畫參數。為建立細微表情合成模型提供可靠的數據樣本。 二、提出了基于主成分分析的一種面部細節(jié)紋理特征——表情比率圖參數ERIP(ExpressionRatioImageParameter)的參數化方法。并提出了改進的表情比率圖計算方法。實驗表明，在大量人臉細微表情數據集上，該方法可有效提取細節(jié)紋理特征。 三、提出了從表情運動參數FAP到細微表情參

3、數的合成模型，它是基于支持向量回歸機的一種優(yōu)化擬合。比較了四種不同的支持向量回歸方法訓練的細微表情合成模型。從中優(yōu)選出了徑向基函數為核函數的ε容錯支持向量回歸機作為該模型的原型。在合成細微表情中，顯示出該模型在預測ERIP中的魯棒性?；谏鲜龉ぷ鳎瑢崿F了細微表情合成模型，該模型能產生統(tǒng)計意義上的真實感表情，且符合MPEG-4動畫標準。首先，實現了的細節(jié)表情合成系統(tǒng)；其次，將細微表情合成模型應用到可移動終端系統(tǒng)的真實感表情合成；最后，給出