二维人脸的三维真实感重建

章为解决特定人脸的三维真实感模拟提供了一个简单而行之有效的算法．首先，给出特定人脸的二维多方向照片及三维人脸中性模型，通过中性模型到特定人胜模型的变换产生特定三维人脸模型；然后，对特定三维人脸模型网格体做消隐、投影、纹理映射后合成具有高度真实感的三维特定人脸．如果提供具有特定表情的三维人脸中性网格体和多方向表情照片，该方法同样适用．     

基于肌肉模型的人脸皮肤皱纹模拟

在传统肌肉模型所实现的人脸表情动画基础上,通过对三维人脸网格模型进行细分并基于肌肉模型进行人脸皱纹模拟,从而提高了表情动画的逼真度和真实感.     

基于Kinect 2的三维人脸个性化建模

提出一种基于五官形状特征点以及人脸肌肉函数的优化Kinect 2 个性人脸网格的算法,然后通过自适应uv贴图,使结果更符合个性人脸特征.首先,通过提取彩色图的特征点位置获取个性人脸的x,y 空间的特征信息,基本的五官形状特征点为83 个,通过相似三角关系在鼻梁和鼻翼处添加了6 个特征点以丰富五官形状特征信息.肌肉形状特征约束方面,综合肌肉形状约束量有43 个.其次,通过Kinect 2 人脸个性化建模得到中间模型,同时也获得了五官形状和肌肉形状特征的深度先验信息.接着使用基于拉普拉斯算子的微分网格变形算法对Kinect2 的中间模型进行五官优化及肌肉形状约束,通过对比ASM、正则化均值漂移和face + + 算法检测的人脸特征点来选择更精确的五官位置.最后,为了让人脸更具有真实感,还通过平面微分网格形变实现了uv 自动贴图,提升了maya中手动调整uv 坐标的准确性和效率.同时,使用次表面散射光照模型来使人脸皮肤的真实感加强.实验表明,本文所采用的三维人脸模型的个性化变形方法能使Kinect2 模型更好地符合个性人脸特征,这将为后期的表情生成和动画制作奠定良好的基础.     

特定二维人脸的三维真实感重建

文章为解决特定人脸的三维真实感重建提供了一个简单而且行之有效的方法．首先，给出特定人脸的二维正面和侧面照片，及三维中性人脸模型，通过中性模型到特定人脸模型的变换产生特定三维人脸模型，然后对特定三维人脸模型进行纹理映射产生具有真实感的三维特定人脸．     

基于MPEG-4的细微表情转换方法

介绍了基于MPE-4标准的人脸动画工作原理,并提出了一种构造人脸动画定义表的方法。首先对照人脸定义参数（Facial Definition Parameter,FDP）选取一些特征点,然后用人脸动画参数（Facial Animation Parameter,FAP）驱动人脸动画。最后通过结合局部表情比例图（Partial Expression RatioImage,PERI）,实现了具有细微表情特征的真实感人脸动画。     

特定人的三维人脸模型生成与应用

计算机三维人脸对象的应用范围包括虚拟现实，辅助教学，远程会议，人机交互，游戏娱乐，电影制作等诸多方面，提出利用区域差值法的算法实现基于两幅人脸图像生成具有特定人特征的三维人脸模型，并在生成特定人三维人脸模型的基础上实现了基于MPEG－4的特定人的人脸动画功能，实验取得了良好的效果。     

基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画研究

动漫产业的发展带来了三维动画制作技术的发展，而人脸表情动画制作是决定动画质量的关键因素。文章在分析当前三维人脸表情动画设计存在问题和发展趋势的基础上，提出基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画设计方法，对三维动画中的人脸表情动画进行了有益的探索。     

基于一般模型的单幅人脸照片三维重建

针对由单幅照片进行三维人脸自动重建的问题,提出了基于一般模型变形的快速三维重建方法.先通过稀疏形变模型获取照片人脸特征点的深度信息,再将一般人脸模型变形到特定人脸,并使用基于肤色模型的插值合成皮肤纹理.实验证明,三维人脸重建方法快速简便,且只需单幅人脸照片,真实感强,并且可生成多种姿态、光照和表情的人脸图像,有较好的应用价值.     

基于表情活动单元的人脸模型自动适配

基于表情活动单元的人脸模型自动适配是极低码率可视电话模型基编码所必需的。本文提出的算法使用变形模板估计眼睛和嘴巴的特征,利用这些特征用Candide模型对人脸进行适配。本算法对人脸模型的全局适配没有旋转限制,而且表情活动单元的初值决定于模仿适配。算法在视频序列Akiyo和Miss America(GIF,10Hz)上实验、证明了其正确性和有效性。     

基于优化CANDIDE模型的人脸动画

使用CANDIDE模型,实现模型与照片人脸的快速自动匹配.在模型与人脸初步匹配后,对模型局部进行网格优化,提高了模型的表征力同时并不影响匹配速度.用基于薄板样条插值方法（TPS）的网格形变取代传统的移动网格结点的动画方法,有效提高了动画的真实感.实验结果显示,自动模型匹配让动画角色的更换工作变得快速易行,优化的网格形变产生的动画更加生动、自然.     

Video-based facial animation with detailed appearance texture

Facial shape transformation described by facial animation parameters (FAPs) involves the dynamic movement or deformation of eyes, brows, mouth, and lips, while detailed facial appearance concerns the facial textures such as creases, wrinkles, etc. Video-based facial animation exhibits not only facial shape transformation but also detailed appearance updates. In this paper, a novel algorithm for effectively extracting FAPs from video is proposed. Our system adopts the ICA-enforced direct appearance model (DAM) to track faces from video sequences; and then, FAPs are extracted from every frame of the video based on an extended model of Wincandidate 3.1. Facial appearance details are transformed from each frame by mapping an expression ratio image to the original image. We adopt wavelet to synthesize expressive details by combining the low-frequency signals of the original face and high-frequency signals of the expressive face from each frame of the video. Experimental results show that our proposed algorithm is suitable for reproducing realistic, expressive facial animations.     

基于多视角照片的人脸建模和动画

实现了一个交互式人脸建模和动画的工具，用户可从多幅不同视角的照片构造出头部的三维模型，并在此模型的基础上实现了一些人脸表情。并详尽地介绍了线性弹性模型和肌肉模型的理论和构造以及纹理贴图等技术。     

Personalized Multi-View Face Animation with Lifelike Textures

Realistic personalized face animation mainly depends on a picture-perfect appearance and natural head rotation. This paper describes a face model for generation of novel view facial textures with various realistic expressions and poses. The model is achieved from corpora of a talking person using machine learning techniques. In face modeling, the facial texture variation is expressed by a multiview facial texture space model, with the facial shape variation represented by a compact 3-D point distribution model (PDM). The facial texture space and the shape space are connected by bridging 2-D mesh structures. Levenberg-Marquardt optimization is employed for fine model fitting. Animation trajectory is trained for smooth and continuous image sequences. The test results show that this approach can achieve a vivid talking face sequence in various views. Moreover, the animation complexity is significantly reduced by the vector representation.     

脸部表情动画的实现

用计算机动画技术合成人的面部表情动画是人体动画研究的一个重点。本文分析了人脸的生理结构组成和脸部表情与表情单元形变之间的关系，研究了包括局部变形箱变形、线性局部变形和密度球收缩和舒张变形在内的三种面部肌肉变形方法，在此基础上，提出了一个基于复合多组局部变形操作的脸部表情动画的模拟算法。通过调相关整表情单元的形变因子一时间参数曲线，有效地控制了脸部表情的动画过程，从而实现了脸部表情动画。     

Fast Individual Facial Animation Framework Based on Motion Capture Data

Based upon motion capture,a semi-automatic technique for fast facial animation was implemented. While capturing the facial expressions from a performer,a camera was used to record her /his front face as a texture map. The radial basis function（ RBF） technique was utilized to deform a generic facial model and the texture was remapped to generate a personalized face.Partitioning the personalized face into three regions and using the captured facial expression data,the RBF and Laplacian operator,and mean-value coordinates were implemented to deform each region respectively. With shape blending,the three regions were combined together to construct the final face model. Our results show that the technique is efficient in generating realistic facial animation.     

特定人脸模型编辑系统中纹理映射技术探讨

在真实感的人脸动画系统中,纹理贴图技术是其中一个很重要的环节,它直接关系到系统的逼真度和动画的效果。提出特定人脸模型的纹理映射的技术,用圆柱投影把人脸单独3幅渲染图展开成3幅新的视图,再用多分辨率技术把这3幅新的贴图进行无缝拼接,以得到全视角无缝贴图,最后用该无缝贴图对特定人脸模型进行渲染。实验表明,该方法所得到的人脸纹理贴图非常逼真。     

一种多尺度可变形部件模型的人脸表情识别的研究

针对现有表情识别研究无法捕捉脸部关键部位特征,提出一种多尺度可变形部件模型(DPM)的人脸表情识别方法。首先,构建多尺度图像的特征金字塔,然后,用随机梯度下降算法训练人脸DPM模型,根据DPM模型中根滤波器与部件滤波器的响应值确定人脸关键部位位置,最后,提取关键部位的HOG特征,将获得的特征输入到分类器中训练。在CK+和JAFFE表情库上的验证结果表明,该方法在不同角度和光照强弱影响下对人脸均有较好的检测和定位效果,提取的人脸关键部位特征在计算速率和识别率上优于对比算法。     

基于肤色模型和特征定位的人脸检测算法

针对彩色图像提出一种基于肤色模型和特征定位的检测算法.首先建立一个新的肤色模型（H_SI_I模型）,它对光照亮度具有强鲁棒性.在肤色分割的基础上,利用水平灰度投影估计人眼水平位置,然后结合候选脸区的边缘图像,给出人眼的确定位置,并输出人脸检测结果.实验表明该算法简单、快速、鲁棒性强.