基于Blendshape的人臉表情動畫生成的研究與實現(xiàn).pdf

1、人臉表情動畫是計算機視覺、計算機動畫、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域研究的熱點和難點之一。在人臉表情動畫逐漸發(fā)展的近二十年里，國內(nèi)外很多學(xué)者在相關(guān)領(lǐng)域開展了大量研究工作，取得了豐富的理論和實踐成果，包括人臉表情數(shù)據(jù)的捕捉方式研究，表情動畫真實感的研究，表情動畫生成系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)等。本文針對表演驅(qū)動的表情動畫方法進行研究，研究內(nèi)容主要包括表情數(shù)據(jù)的捕獲、人臉表情子空間的建立以及Blendshape表情基的自動生成三個方面，具體研究內(nèi)容及創(chuàng)新點歸納如下:

2、
　　1.提出一種基于張量(Tensor)構(gòu)建人臉表情子空間的方法。該方法的核心思想是找到一個核張量張成的覆蓋全部訓(xùn)練樣本的表情子空間，并利用這個核張量對新的表情數(shù)據(jù)進行擬合。由于基于張量的方法在構(gòu)建人臉表情子空間的過程中使用了多個人臉對應(yīng)的多個表情數(shù)據(jù)，因此，該方法較常規(guī)的PCA構(gòu)建子空間的方法更能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的細節(jié)特征，并且在擬合精度上優(yōu)于基于PCA的方法。實驗表明，基于張量構(gòu)建的人臉表情子空間泛化能力更強，更能勝任擬合表情訓(xùn)練樣

3、本中不存在的人的面部表情。
　　2.提出一種基于樣例的Blendshape表情基自動生成方法。該方法首先通過使用變形傳輸技術(shù)，實現(xiàn)源模型到目標(biāo)模型的粗粒度映射;然后針對目標(biāo)模型建立梯度空間的約束，形成關(guān)于表情基調(diào)整的最優(yōu)化問題;最后使用交替迭代方法優(yōu)化目標(biāo)模型的拓撲結(jié)構(gòu)。實驗表明，該方法是切實可行的，同時能在一定程度上提高目標(biāo)模型的真實感，生成高質(zhì)量、個性化的Blendshape表情基。
　　3.設(shè)計并實現(xiàn)了基于Kinect