基于HLSL的渐变动画GPU实现

研究如何运用HLSL实现渐变动画的绘制,将CPU中的处理转移动GPU,利用GPU的运算能力和可编程性,提高绘制效率.     

计算机人脸建模和动画技术综述

计算机人脸动画,作为计算机图形学的重要研究领域,引起了研究者们极大的兴趣.自从Parke在1972年的开创性工作以来,30多年中,研究者们在该领域做了大量的研究工作,并取得了巨大的发展和丰富的成果.本文根据人脸动画的实现过程,对已经提出的计算机人脸建模技术和人脸动画算法进行了归纳、概括和综述.通过本文,读者可以对计算机人脸动画过程及其发展有一个全面和深入的认识.     

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.     

一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法

面向模型基人脸视频编解码领域,提出了一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法.首先对编码端发送视频的首帧图像,利用Adaboost+Camshift+AAM(active appearance model算法检测人脸和定位特征点,接着特定化一个简洁人脸通用网格模型得到FDP(facial definition parameter);对于得到的FDP,解码端先用其特定化一个精细人脸通用网格模型,然后基于肌肉模型和参数模型相结合的方式来生成人脸表情动画,同时对人脸功能区进行划分.实验表明,该算法在FAP(facial animation parameter)流的驱动下可以生成真实感较强的三维人脸表情动画.     

基于不同语音情绪的三维人脸动画控制参数预测

为提高三维人脸动画的控制精度,设计一种基于不同语音情绪的映射网络,预测三维人脸控制参数.对语音信号进行处理以生成语谱图;针对频域特征提取子网络和时频特征提取子网络,以卷积神经网络为架构融入通道注意力机制,强调语音情绪的特征提取能力;采用多轮交替运算的Mogrifier LSTM替换BiLSTM,强化前后语音情绪与人脸控制参数的对应关系,提高时序关联性.不同方法试验结果表明,本文设计方法能够实现不同情绪、不同人的语音情绪识别和三维人脸控制参数预测,相比于其他4种方法,在数据集的平均误差分别降低了23.9%、40.6%、13.4%和6.0%,在8种不同情绪中,本文方法的平均误差比融合CNN与BiLSTM方法降低了5.4%,在保证较高的时间平滑和控制参数预测精度的同时,进一步加强了三维人脸动画的流畅度和真实度.     

基于Viola-Jones算法的实时人物表情动画的制作

结合计算机图像制作技术,人物表情动画制作有了更先进的方式。本次采用Viola-Jones算法对人脸表情进行实验检测,根据算法实验结果提出表情动画制作的最佳方式。     

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。     

基于ASM和Gabor小波的人脸表情识别算法

结合ASM与Gabor小波的优点,提出可以有效提取人脸特征的ASM_GW,并通过LDA算法进一步降低了运算量.最后利用JAFFE人脸表情库对算法进行仿真,通过实验说明算法的有效性.     

基于回归的人脸检测加速算法

为了提高视频中人脸检测的检测速度,采用回归分析方法预测连续视频中人脸中心位置坐标,并通过调整区域宽度系数确定人脸区域位置,从而提出一种人脸检测加速算法。该算法的主体框架采用VJ(Viola-Joines)结构,在人脸检测过程中,通过聚合通道特征和弱级联分类建立多尺度精细采样图像特征金字塔,并利用回归分析方法进行人脸中心位置坐标拟合,再采用粗粒度预测方法降低算法时间复杂度,最后通过优化人脸区域位置系数提高人脸检测准确率。在此基础上,又通过目标预测、跟踪算法进行人脸检测的二次加速。实验结果表明,该算法有效减少了视频人脸检测遍历区域,提高了人脸检测的检测速度,缩短了提取视频人脸特征区域的时间,更加适合视频人脸检测的实时性应用。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法.与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置.实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪.     

人体面部表情动画制作系统的研究

提出了一个基于人体面部解剖学特征的面部表情动画模型，这个模型包含一个面造型和若干用于控制面模型形状的构件．并介绍了一种面部表情动画的脚本语言，给出两个基于该模型的表情动画实例．     

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.     

基于Gabor变换的表情识别系统的设计

针对Gabor特征维数和冗余度较高的缺点,对Gabor小波变换特征进行分块,提取了所有子块局部统计特征,然后使用PCA+LDA方法对这些特征进行选择,最后采用决策树分类法进行了人脸表情识别.实验结果表明:此方法在维数降低的同时,其识别性能比传统的方法更具优势.     

基于LabVIEW 的面部表情识别系统的设计

针对传统界面表现不清晰, 编程语句繁琐的问题, 基于LabVIEW 软件设计了系统的面部表情识别界面。对面部表情识别系统设计中的关键问题进行探讨, 利用Matlab, 应用离散小波理论算法进行表情图像特征提取, 并采用弹性模版匹配算法进行情绪识别。实验结果表明, 基于LabVIEW 的面部表情识别系统, 应用LabVIEW软件简单的语句设计了清晰互动的界面, 其识别率可达到85%以上。     

基于非负矩阵分解的面部表情识别研究

提出了一种基于非负矩阵分解与支持向量机相结合的面部表情识别方法。使用直方图均衡化等方法对人脸图像进行预处理,使用非负矩阵分解算法进行表情特征提取,采用支持向量机对面部表情进行分类。以Matlab为仿真工具,在日本女性人脸表情数据库上测试。取得了66.19％的识别率。     

基于运动规划的拟人Agent面部连续运动的实现

以肌肉的控制量为基础,首先提出了一种面部运动的形式化描述方法,然后采用自顶向下的运动规划方法,对面部运动按时间、运动类型、奇点及控制量进行分割,获得面部运动单元.为了解决相邻动作单元之间不连贯的问题,根据他们之间的时间连接关系,采用不同的方法对动作进行“缝合”.最后设计了基于语义的嵌套式面部运动脚本,实现面部的复杂运动...     

基于关键子区域及特征提取的表情识别

针对传统表情识别系统不能充分提取关键子区域及有效特征的缺陷,设计了基于关键子区域及特征提取的表情识别系统。首先使用面部关键点检测技术及面部编码系统筛选出关键子区域;然后对其进行特征提取。提出一种改进的局部梯度编码算子(LGC)、局部均值梯度编码算子(LMGC-HD);改进的算子具有更低的维度,能够充分地描述局部形变;且受随机噪声及边缘变化影响小。最后使用支持向量机(SVM)进行分类识别。采用CK+数据集进行实验,结果证明该系统能够有效地提高人脸表情的识别率。     

基于梯度投影的视频跟踪算法

为实现复杂场景内目标的准确捕获与跟踪, 结合目标特征, 提出基于梯度投影的视频跟踪算法。根据目标先验知识, 对视频流开窗并进行梯度投影, 获取目标区域的位置信息; 通过特征提取和形态学分析提取目标特征参数, 实现目标判定与捕获; 利用目标质心坐标更新跟踪窗位置信息, 实现对目标的跟踪。实验结果表明, 该算法降低了运算量, 实时性强, 实现了对目标的准确、 稳定的跟踪, 对实验场景中的光照变化和疑似目标的干扰具有很强的鲁棒性。