三維人臉表情-建模、合成與識別.pdf

1、三維人臉表情研究是計算機輔助設(shè)計研究領(lǐng)域、圖形學(xué)研究領(lǐng)域和計算機視覺研究領(lǐng)域的重點研究內(nèi)容。該研究對人臉識別、計算機影視動畫制作以及人機交互的發(fā)展均起著重要的作用，正受到越來越多研究人員的關(guān)注。目前，三維人臉表情的研究主要問題有表情合成、表情識別和表情去除。(1)、表情合成。表情合成在計算機輔助的游戲、動畫，影視設(shè)計等領(lǐng)域，也有著重要的作用；(2)、表情識別。人臉表情能夠揭示人的心理狀態(tài)和情感狀態(tài)。因此，表情識別的研究有助于改進并提高目

2、前人機交互系統(tǒng)的性能；(3)、表情去除。由于表情的存在影響人臉識別系統(tǒng)的性能。因此，表情去除研究有望提高人臉識別系統(tǒng)的魯棒性和準(zhǔn)確率。研究上述三個問題通常需要對人臉表情進行建模，即建立三維人臉表情模型。因此，三維表情建模是表情研究的基礎(chǔ)，而表情合成、識別與去除是建立在表情模型基礎(chǔ)上的主要研究問題。
　　 本文針對三維人臉表情研究中遇到的問題進行分析和探索，提出了一個三維人臉表情建模方法并將該模型用于表情合成、識別及去除的研究。本

3、文的主要工作和貢獻主要集中在以下四點：
　　 1、建立有效的三維人臉表情模型。本文第四章提出了一種有效的三維人臉表情建模方法，即基于拉普拉斯的三維人臉表情模型。該模型借鑒了主測地分析方法，是主測地分析方法的一般化表示。主測地分析方法是基于拉普拉斯的三維人臉表情模型的特殊化形式。我們將該人臉表情模型用于三維人臉表情合成、去除和識別的研究，也驗證了表情建模的有效性。
　　 2、提出一個準(zhǔn)實時的三維人臉表情合成方法。三維人臉表

4、情合成是計算機圖形學(xué)領(lǐng)域的重點研究問題。表情合成的有效性和實時性受到研究人員的關(guān)注。本文第五章提出了一個基于GPU加速的三維人臉表情合成方法。該方法利用第三章中的基于主測地分析的三維人臉表情模型，對輸入的三維人臉進行分析并自適應(yīng)地對其進行表情合成。實驗結(jié)果表明，本文提出的表情合成方法對單張高分辨率三維人臉數(shù)據(jù)(包含15000個三角面片，8000個數(shù)據(jù)點)僅需0.98秒，而使用雙核CPU需要耗時12.37秒。本文提出的表情合成方法在速度上

5、提升12.6倍，并且合成出的人臉表情真實、有效。與此同時，由于該方法具有并行計算的特點，我們充分利用了GPU海量線程并發(fā)執(zhí)行的特性，極大提高了表情合成的速度，達到準(zhǔn)實時要求。
　　 3、提出一個有效的三維人臉表情識別方法。本文第六章提出了的表情識別方法建立在第三章基礎(chǔ)上，構(gòu)造拉普拉斯主測地分析的三維人臉表情模型，將其用于三維人臉表情識別。通過分析表情建模后的樣本數(shù)據(jù)分布，我們發(fā)現(xiàn)利用表情模型能夠有效地區(qū)分不同表情的樣本數(shù)據(jù)。本文

6、提出的三維人臉表情識別方法對BU-3DFED三維人臉數(shù)據(jù)庫中所有人的數(shù)據(jù)進行表情識別。實驗結(jié)果顯示該方法的平均正確率達到94.83％，高于目前同類的三維人臉表情識別方法。該方法能夠有效地揭示不同表情的內(nèi)在特征，從而能夠正確、魯棒地進行表情識別。
　　 4、提出了一個有效的三維人臉表情去除方法。本文第七章中提出的三維人臉表情去除方法能夠有效地對輸入的有表情三維人臉數(shù)據(jù)進行表情去除操作，得到中性三維人臉數(shù)據(jù)。三維人臉表情去除在此之前