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计算机辅助设计与图形学学报 2011年第6期23卷 1069-1077页

作者：迟静屠长河陈雪山东大学计算机科学与技术学院济南250101 山东经济学院计算机科学与技术学院济南250014

为减少人脸表情跟踪过程中的人工干预,提高跟踪的效率和自动化程度,提出一种基于法向保持的三维人脸表情跟踪算法.采用以视频频率获取的帧人脸点云作为输入,通过将可变形的参数化网格模型依次对准每一帧点云来跟踪表情的变化;用法向保... 详细信息

为减少人脸表情跟踪过程中的人工干预,提高跟踪的效率和自动化程度,提出一种基于法向保持的三维人脸表情跟踪算法.采用以视频频率获取的帧人脸点云作为输入,通过将可变形的参数化网格模型依次对准每一帧点云来跟踪表情的变化;用法向保持条件自动约束跟踪过程中网格顶点在相邻帧间的运动.与已有算法相比,该算法无需在每一帧对准中人工指定特征对应点,也无需进行复杂的光流运算,可实现高效的自动化表情跟踪.另外,当参数化网格与点云所表示的人脸形状相差较大时,采用文中算法也可以得到理想的对准效果.

关键词：表情跟踪法向保持动态点云

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基于ASM人脸表情跟踪的实时动画再现

基于ASM人脸表情跟踪的实时动画再现

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作者：潘旸广东工业大学

学位级别：硕士

人的表情,是日常生活中十分自然且富含寓意的交流手段,其作为人机交互与虚拟现实领域的重要研究课题已有数十年之久,但与手势语言与姿体动作相比,人脸表情的变化幅度相对较小,却包含大量信息,因此,人脸表情在商业上的应用案例并不算多... 详细信息

人的表情,是日常生活中十分自然且富含寓意的交流手段,其作为人机交互与虚拟现实领域的重要研究课题已有数十年之久,但与手势语言与姿体动作相比,人脸表情的变化幅度相对较小,却包含大量信息,因此,人脸表情在商业上的应用案例并不算多。本文针对日本庆应义塾大学“Yasue Mitsukura"教授的人脸表情跟踪与实时动画还原项目与商业化的FaceRig软件进行分析与改进,旨在提高人脸表情跟踪的效率和姿态识别的稳定性,并降低该技术对硬件与环境的依赖,为表情跟踪与实时动画还原技术的稳定性与实用性做出贡献。本文的主要研究内容包括以下几个方面：查阅了表情跟踪与三维动画模拟的相关文献,分析了文献中的核心算法与优化方向,总结了表情跟踪与实时动画模拟该应用中的难题,这将包括初始跟踪点准确率,跟踪过程的速率与正确率,跟踪偏离时的措施,并整理出研究思路与实验方案。(1)为解决人脸特征点必须满足合理的形状姿态,本文使用ASM算法进行人脸表情跟踪与实时动画渲染。利用面部中的几个主要特征点的信息,还原出人脸朝向、人脸倾斜、眼睛闭合、口部与眉毛的动作。(2)对ASM中的形状模型进行研究与改造,整合了成单一的低维投影矩阵,使算法流程耗时简洁并快速。(3)使用梯度下降法进行ASM纹理模型的训练,加快了训练速度与训练的质量。(4)对ASM跟踪算法的初始化模块进行优化,使用灰度投影法进行人眼定位,将快速与准确的人眼坐标值作为ASM的初始化值,并周期性重复使用人眼定位算法进行跟踪校准,以提高ASM骨架跟踪的鲁棒性。(5)针对新的一帧特征点位置的搜索问题,本文尝试使用多次不同大小的模板匹配方法进行特征点搜索。提高了整个跟踪算法的准确率。(6)针对目前二维姿态识别算法的检测范围偏小,本文使用了新的算法进行姿态解算,并提升了姿态还原的准确率。本文的创新之处体现在两个方面,一是对ASM跟踪算法的各模块进行了细节上的优化,二是提出新的姿态还原算法。

关键词： ASM 多重模板匹配表情跟踪人眼定位

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基于CPR回归器的实时人脸表情跟踪与动画技术

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作者：姚院秋上海大学

学位级别：硕士

虚拟社交空间中的Avatar面部表情是传递人类情感和方便有效社交体验的关键技术,是计算机视觉和图形学领域的热点研究课题,是未来社交方式的重要演变,同时基于普通摄像头的人脸表情跟踪和动画技术在影视表演、游戏动画以及网络通信行业... 详细信息

虚拟社交空间中的Avatar面部表情是传递人类情感和方便有效社交体验的关键技术,是计算机视觉和图形学领域的热点研究课题,是未来社交方式的重要演变,同时基于普通摄像头的人脸表情跟踪和动画技术在影视表演、游戏动画以及网络通信行业具有重要的意义。本文主要针对商业虚拟社交系统中缺乏可行的同步面部表情解决方案,实现了完整的基于面部表情跟踪和动画技术的虚拟社交系统,围绕人脸表情建模、表情编码技术、表情跟踪和动画技术、声画同步等关键技术进行深入研究,并取得如下研究成果:(1)利用FACS(Facial Action Coding System)将复杂的人脸表情分解成相互正交的属性,利用多变量线性回归算法将所有人脸属性映射到人脸双线行模型中,分别为identity和expression属性,并借助Kinect捕获的深度数据图来调整中性面部表情网格模型,生成51个标准化的人脸表情模型。(2)采用级联姿态回归算法训练动态表情模型,从实时输入的2D视频中推断面部表情系数,利用监督下降法代替二维级联姿态回归方法,实时提取动态表情模型回归器中的面部特征点,从而在面部表情捕捉和表情动画效果中实现更好的鲁棒性和容错性。(3)提出多尺度自适应表情编码技术,利用时间戳和自适应调整的动态循环队列技术,实现表情动画和语音数据的实时声画同步,并利用Qo S反馈机制来监测复杂网络条件下的变化,来保障在各种复杂网络情况下实现面部表情的实时性和面部表情动画丰富性之间的平衡。我们提出的动态表情技术,无需任何匹配校准特定用户的预处理操作,实时捕捉用户面部表情并在虚拟角色Avatar上重演,相比于传统的基于级联姿态回归的动态表情技术,算法具有更好的鲁棒性和容错性,能被广泛部署于消费级应用。实验结果表明,我们所提出的面部表情跟踪和动画系统实用可行,能够精确地捕捉用户的面部表情信息,并抽象描述为能在不同虚拟角色上重演动画效果的表情系数,而多尺度自适应表情编码技术可以很好地应对复杂网络环境下的变化,在虚拟社交系统中产生高度真实的情感线索。

关键词：虚拟社交系统表情跟踪多尺度自适应表情编码声画同步

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基于数字图像相关法的驾驶员状态感知研究

基于数字图像相关法的驾驶员状态感知研究

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作者：杜卿宇合肥工业大学

学位级别：硕士

当前,智能汽车已成为汽车行业的研究热点,是工业化和信息化结合的新兴产业。智能驾驶技术主要依靠多种传感器进行环境信息感知而做出进一步判断,在其中驾驶员状态感知是不可或缺的。本文主要基于双目视觉,针对驾驶员驾驶状态感知的问题... 详细信息

当前,智能汽车已成为汽车行业的研究热点,是工业化和信息化结合的新兴产业。智能驾驶技术主要依靠多种传感器进行环境信息感知而做出进一步判断,在其中驾驶员状态感知是不可或缺的。本文主要基于双目视觉,针对驾驶员驾驶状态感知的问题进行了相关研究。基于双目视觉,利用三维数字图像相关法(3D-DIC)和面部关键点检测方法设计了面部运动跟踪系统,对面部三维重建和表情跟踪。跟踪选取点的三维位置,进而由跟踪到的位置信息判断驾驶员的驾驶状态,当判断驾驶员处于疲劳或者消极状态时,及时向驾驶员发出报警提醒。设计了驾驶员嘴部区域的提取算法。运用AdaBoost算法对人脸进行检测,在人脸检测的基础上使用基于级联回归的面部特征点检测方法检测出面部关键点,最终实现嘴部区域的提取。对基于三维数字图像相关法的点跟踪和驾驶员面部表情重建问题进行了深入研究,实现了基于三维数字图像相关法的三维重建和表情跟踪。提出了一种提高3D-DIC点跟踪计算效率的方法,优化、解决了驾驶员面部表情采集与重建过程中出现的问题。最后将人脸检测、面部关键点检测以及三维数字图像相关法联系到一起,设计了驾驶员驾驶状态感知系统,在打哈欠、嘴角上扬以及嘴角下撅三种情况下对系统进行了验证。通过实验验证,本文提出的基于数字图像相关法的驾驶员状态感知系统有较高的准确性,可以满足智能汽车的应用需求。

关键词：智能汽车驾驶状态感知三维数字图像相关表情跟踪

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基于AI+动作捕捉技术的虚拟主播体感交互系统的设计与实现

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广播与电视技术 2019年第10期46卷 48-52页

作者：郝昌甘肃省广播电视局无线传输中心

随着科技的快速发展和解放生产力的必然要求,人工智能(AI)的应用日益广泛,通过AI技术来推动广播电视领域在内容生产、终端服务和安全监管等方面的融合创新,实现全业务、全流程、全网络从数字化向智能化的战略转型意义重大。本文对"AI+广... 详细信息

随着科技的快速发展和解放生产力的必然要求,人工智能(AI)的应用日益广泛,通过AI技术来推动广播电视领域在内容生产、终端服务和安全监管等方面的融合创新,实现全业务、全流程、全网络从数字化向智能化的战略转型意义重大。本文对"AI+广电"应用领域中的"虚拟主播"进行设计与实现,介绍了人物数字化过程、AI人脸表情跟踪计算方法、交互式虚拟主播3D建模、实验结果及分析。

关键词：人工智能虚拟主播虚拟演播室人脸识别表情跟踪动作捕捉 AI+广电

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