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1、表情是除語言外傳遞信息的最佳途徑,是體現(xiàn)情緒狀態(tài)的直接通道。雖然表情僅產(chǎn)生于面積有限的臉部,但通過協(xié)調(diào)控制43塊表情肌,可以組合出上萬種表情。俗話說“出門看天色,進(jìn)門看臉色”,透過表情可以觀察人物內(nèi)心情感世界,因此表情成為心理學(xué)科中重要的研究?jī)?nèi)容;與此對(duì)應(yīng),自發(fā)明計(jì)算機(jī)以來,人們就期望有一天它能像人類一樣自如地通過表情表達(dá)情感,雖然至今為止,該目標(biāo)并未完全實(shí)現(xiàn),但人臉表情合成與識(shí)別的階段性研究成果已經(jīng)在數(shù)字娛樂、人機(jī)交互及計(jì)算機(jī)安全領(lǐng)域
2、獲得應(yīng)用。如今,隨著三維掃描設(shè)備及計(jì)算機(jī)設(shè)備不斷改進(jìn),基于掃描數(shù)據(jù)的真實(shí)三維人臉表情合成及識(shí)別已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)。本文以建立基于真實(shí)三維人臉數(shù)據(jù)的表情合成系統(tǒng)為主線,詳細(xì)研究三維人臉數(shù)據(jù)處理和表情合成中的理論及關(guān)鍵算法。論文的主要貢獻(xiàn)如下:
第一,受三維掃描設(shè)備能力所限及高光影響,三維人臉表情數(shù)據(jù)通常帶有缺失區(qū)域,并且在某些應(yīng)用中分辨率不足。為了解決這個(gè)問題,提出一種名為“雙邊徑向基函數(shù)曲面”的重建技術(shù)。
3、首先,通過與經(jīng)典物理學(xué)中的平板電容模型類比,將三維曲面表達(dá)為平板電容的零等勢(shì)面;接著由三維人臉點(diǎn)云數(shù)據(jù),產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的正負(fù)電荷對(duì),并初始化電荷能量配置;然后通過一種非線性優(yōu)化算法不斷調(diào)整電荷對(duì)的空間位置及能量配置,達(dá)到精確擬合曲面的目的;最后使用GPU加速技術(shù)可視化零等勢(shì)面,得到人臉高分辨率點(diǎn)云模型。
第二,為了合成具有真實(shí)感的三維人臉表情,提出一種基于稀疏編碼的表情合成方法。該方法源于人類神經(jīng)系統(tǒng)使用稀疏形式表達(dá)物體的特點(diǎn)。
4、首先通過稀疏編碼提取同一人臉不同表情的共同特征;接著由任意輸入的自然表情自動(dòng)恢復(fù)出基本表情;然后通過給定插值系數(shù)或表情樣例的方式合成新表情;同時(shí),通過引入部分投影法,還能有效修復(fù)帶噪聲和不完整的三維人臉表情數(shù)據(jù)。
第三,為了適應(yīng)人臉表情非線性分布的特點(diǎn),提出一種基于非線性子空間的表情合成框架。首先分析人臉表情合成中的三個(gè)基本問題,將其歸納為“聯(lián)合學(xué)習(xí)”過程;為了實(shí)現(xiàn)聯(lián)合學(xué)習(xí),在非線性子空間方法中引入投影約束,使得具有共同屬
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