浅谈动画片中的角色造型设计

在动画片中，角色造型是创作的过程中一个重要的环节，确立一部影片的风格除了依照剧本外。首先遇到的就是角色造型的问题，在动画片中的角色造型如同故事片当中的演员一样重要，该文对角色造型设计的几种类型进行了分析说明，并对角色造型在动画片中的作用，影响角色造型设计的因素。以及角色造型设计的来源等方面进行论述和探讨。     

基于工作过程的《Flash动画制作》教学设计

在基于工作过程的课改要求下,对《Flash动画制作》的学习内容、教学模式、教学方法及考核方法等进行阐述、规划和设计。基于工作过程的教学设计激发了学生学习兴趣,提高了学生平面动画设计和制作能力,并使学生养成了良好的职业素养。     

河南动画产业人才现状对高校动画教育的启示

河南动画产业发展迅速并取得了一定成绩,但也存在着诸多问题。本文在研究当前河南动画产业人才匮乏现状的基础上,分析了高校动画人才培养与产业需求错位的主要原因,提出了从培养定位与教育理念、产学研结合与特色型人才培养、交叉学科研究与专业方向建设等方面进行改革的建议和对策。     

国内三维动画技能培训现状分析——以Q动画公司三维动画技能培训现状为例

近些年,三维动画行业的高速发展推动了三维动画技能培训业的前行。然而,教育者们并没有深入的对三维动画技能培训进行系统的分析与思考。本文总结了三维动画技能培训在国内的研究现状,并对培训的改进设计作出进一步探讨。     

多Agent虚拟环境中的行为建模及其动画表现

多Agent虚拟环境是由多个Agent复杂多样的行为交互作用组成的分布式虚拟环境,它要求能够产生具有高度的沉浸感、可交互的环境,特别是环境中Agent所表现出来的行为必须具有足够的真实感,这一要求充分体现在针对分布交互仿真领域的计算机生成兵力(CGF)的研究中。本文基于此,提出了一个多agent行为建模方法,它支持可重用、可扩展,同时行为动画易于实现。     

过程动画及其在超媒体系统中的设计研究

本文论述了过程动画的原理及特性，提出过程动画在超媒体系统中的设计考虑，包括动画媒体与其它媒体的关系及用户交互、热点、各种触发方式等．     

一种基于LNMF像素模式纹理特征的表情识别

采用一种基于像素模式纹理特征(PPBTF)的人脸特征表示方法对人脸图像进行了特征提取.首先,将原始的灰度图像转化成能够表征纹理信息的模式图,并且通过在特征窗内统计每一模式的像素个数得到其中心像素的特征矢量,然后将由局部非负矩阵分解(LNMF)得到的基本方程作为模板进行模式匹配.同时,将Adaboost和SVM结合起来,用做表情识别的分类器.最后,通过基于Cohn-Kanade数据库的实验证明了以LNMF基函数作为模板的PPBTF对表情识别具有较高的判别能力,并由基于PIE图像库等其他图像库的实验进一步验证了PPBTF对光照不敏感的特性,充分说明所提出的人脸表征方法的有效性和鲁棒性.     

基于改进AAM的人脸特征点提取

提出了具有鲁棒性的基于局部二值模式LBP纹理提取人脸特征点的主动外观模型AAM算法（LBP-AAM）.首先建立3种人脸模型实例（正面,左转及右转人脸模型）;然后应用LBP判断和预测测试图片的旋转类型,依据预测结果选择合理的模型实例去匹配;最后提取出人脸特征点.实验结果证明本方法比传统的AAM方法在精度上提高了27%,效率上提高了9%.     

动态人脸图像序列中表情完全帧的定位与识别

考虑到人脸表情演变是一个持续过程,相比于静态图像,动态图像序列更适合作为人脸表情识别的研究对象。该文提出了一种基于嵌入网络的序列帧定位模型,利用加载预训练权重的Inception ResNet v1网络提取人脸表情序列各帧的特征向量,通过计算特征向量间的欧氏距离,定位出具有最大表情强度的完全帧,进而获取人脸表情序列数据;为了进一步验证定位模型的准确性,分别利用VGG16模型和ResNet50模型对定位的完全帧进行人脸表情识别。在CK+和MMI人脸表情数据库上进行了实验,所提的序列帧定位模型的定位平均准确率分别达到98.31%和98.08%;利用VGG16模型与ResNet50模型对定位的完全帧进行表情识别,在两个数据库上的实验结果分别达到了96.32%和96.5%,87.23%和87.88%,结果表明所提出的模型能够获取可靠的表情完全帧,并取得了令人满意的人脸表情识别效果。     

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.