基于Candide-3模型的人脸图像表情生成研究

【摘要】面部表情传递的非语言类信息在人们的日常生和交流中占据着重要的地位。随着计算机技术的日益成熟和便携式设备的广泛流行，二维动画仍然占据着数字娱乐的绝大部分市场份额，这使二维动画技术与三维动画技术一样拥有广阔的市场前景。因此本文基于面向数字娱乐的人脸图像表情生成的课题背景，立足于前人研究成果，着力于人脸图像表情生成的研究，实现了利用Candide-3模型进行动画角色的快速更换和变形，本文的主要研究内容有：（1）在Candide-3模型中选择定位关键点，并对人脸匹配相似比方法进行改进，提高模型与真实人脸图像匹配的精准度。（2）根据人脸运动规律，在Candide-3模型上分级划分人脸运动区域，对不同区域有针对性的进行二次分层细化，实现真实自然的人脸表情动画。（3）在WPF平台上进行表情生成系统的开发，验证理论方法的可行性。本文的创新点有：（1）提出了基于双坐标轴的模型——图像匹配算法。对Candide-3模型进行了改进，增加了两个瞳孔点增加定位的准确性。同时将MPEG-4中FAPU的距离思想与已有的相似比匹配算法相结合，将相似比方法由单坐标轴扩展为双坐标轴，增加了匹配精度，用Candide-3模型实现了动画角色的快速转换和匹配。（2）划分人脸运动的高频区和低频区，对Candide-3的模型网格进行了相应的分层。通过定量分析与定性分析，根据FACS中的AU编码描述，总结归纳人脸运动规律，在此基础上对Candide-3模型进行运动区域划分和分区域的二次细化，增加了网格细化的针对性，保证了人脸变形的效果。在上述理论研究的基础上，以WPF为开发平台，设计实现了一个单图像表情生成系统。实验表明，本文所述方法快速简便，运行效率较高，保证了人脸变形的效果。
【作者】陈续旭；
【导师】韩慧健；
【作者基本信息】山东财经大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】FACSCandide-3相似比匹配；二次分层细化；人脸图像表情生成；

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