表演驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)人臉表情動(dòng)畫合成.pdf

1、表演驅(qū)動(dòng)的表情動(dòng)畫實(shí)時(shí)合成技術(shù)是一項(xiàng)根據(jù)演員的面部表情動(dòng)作實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)虛擬化身的臉部模型做出相同表情的技術(shù)，在視頻游戲、遠(yuǎn)程會(huì)議、虛擬現(xiàn)實(shí)、人機(jī)交互等方面都有廣泛的應(yīng)用，近年來(lái)一直是多媒體技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
　　本文在研究表演驅(qū)動(dòng)的表情動(dòng)畫合成關(guān)鍵算法的基礎(chǔ)上，開發(fā)實(shí)現(xiàn)了一套表演驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)人臉表情動(dòng)畫合成系統(tǒng)。本文的主要工作內(nèi)容和創(chuàng)新性成果如下:
　　1.提出了一套表演驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)人臉表情動(dòng)畫合成系統(tǒng)方案，該方案首次將骨骼蒙

2、皮模型用于表演驅(qū)動(dòng)的人臉表情動(dòng)畫合成系統(tǒng)。骨骼蒙皮模型是一個(gè)仿生模型，與其他模型相比，具有真實(shí)感強(qiáng)、易于驅(qū)動(dòng)的優(yōu)點(diǎn)。該系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)、易用（用戶使用前不需要任何訓(xùn)練過(guò)程）和對(duì)用戶無(wú)侵入的優(yōu)點(diǎn)。
　　2.表演者人臉的檢測(cè)和跟蹤。本文提出首先使用Viola-Jones算法進(jìn)行人臉檢測(cè)，然后采用MeanShift算法進(jìn)行人臉跟蹤。針對(duì)Viola-Jones算法時(shí)間復(fù)雜性高和MeanShift算法對(duì)背景色彩魯棒性差的問(wèn)題，本文進(jìn)一步引入了基

3、于深度圖的預(yù)分割技術(shù)，改善了系統(tǒng)的時(shí)間效率和魯棒性。
　　3.人臉模型表情控制參數(shù)的生成。本文提出首先利用彩色圖像，采用AAM算法對(duì)人臉二維特征點(diǎn)進(jìn)行定位，然后利用已定位的二維特征點(diǎn)作為約束條件，結(jié)合深度圖像生成三維人臉模型—Candide-3模型中的人臉表情參數(shù)。彩色圖和深度圖的綜合使用，改善了所生成動(dòng)畫參數(shù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
　　4.原型系統(tǒng)的開發(fā)。結(jié)合算法研究，本文開發(fā)實(shí)現(xiàn)了一套表演驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)人臉表情動(dòng)畫合成系統(tǒng)，采用