利用几何度量的无监督实时面部动画生成算法

摘要：

目前面部表情动画生成算法普遍具有捕捉设备昂贵、依赖用户表情数据预采集、需要用户具备专业知识等缺点,因此很难在普通用户中进行推广.针对这些不足,文中选择价格适中、操作简单的Kinect作为采集设备,提出了一种无须预处理的面部表情捕捉算法.首先从捕获的面部表情数据中提取面部特征点,利用几何度量建立低层面部特征点与高层表情语义之间的联系,根据权重和补偿策略建立几何度量样本集.然后采用无监督的方式自动分析样本分布,推测各表情单元的变化区间,实现表情参数的实时提取.最后利用表情参数驱动离线生成的通用表情基,生成能反映用户情绪的面部动画.在表情基生成过程中,首次引入控制点影响区域的概念来约束拉普拉斯变形算法,以提高通用Blendshape表情基的精度.实验结果表明,该方法简单易行,无需对每名用户进行表情数据预采集,即可在多人同时出现、部分遮挡等情况下实时、鲁棒地生成与用户近似的面部动画.主观评价中,该方法被证明具备优秀的采集灵活度、方便使用、实时性能良好,在普通用户中更具备推广价值.

关键词：Kinect、人脸跟踪、Blendshape模型、表情动画、表演驱动

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金2015AA016403;国家自然科学基金61472020资助.This work is supported by the National High Technology Research and Development Program 863 Program of China under Grant No.2015AA016403,and the National Natural Science Foundation of China under Grant No.61472020

在线出版日期：2018-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2478-2491