基于混合模型的人脸表情模拟研究

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人脸表情在人们的交流中起着非常重要的作用,是人们进行非语言交流的一种重要方式。随着信息技术的高速发展和人类对计算机依赖性的不断增强,作为增进人类之间交流能力的人脸表情模拟越来越受到研究者们的重视。自Parke在1972年创建的第一个三维人脸表情动画开始,三十年来人脸建模和表情模拟技术已经突飞猛进,取得了大量丰硕的研究成果,并在娱乐、通讯、医学、教育等不同领域有着广泛的应用。本论文在前人研究工作的基础上,通过建立特定人脸模型,结合人体解剖学和生物力学的相关知识,提出基于混合模型的人脸网格形变模型,实现人脸表情的真实感模拟。在比较三维人脸模型的表示和构建方法的基础上,根据实时人脸表情模拟对三维人脸模型的要求,采取从Poser7.0中导出人脸模型,并经优化后作为一般人脸模型,对给定的人脸正侧面照片采取径向基函数插值的方法进行特定人脸适配;对人脸纹理合成中的拼接加权因子进行改进,并将其与基于Gauss-Laplace金字塔的图像拼接融合方法相结合,得到无缝多分辨率的全景人脸纹理图;采用基于逐点插入法的Delaunay三角剖分算法建立人脸网格和纹理图像间的映射关系,实现人脸模型的纹理映射。在综合分析和比较前人的研究成果的基础上,结合人体解剖学和生物力学的相关知识,提出了用于人脸表情模拟的混合模型。该模型主要包括三个子模型:弹性皮肤模型,肌肉模型和骨骼模型。在弹性皮肤子模型中,本文采用非线性的质点弹簧模型来模拟人脸皮肤的粘弹性行为,并加入了边界约束很好地避免了人脸模型崩溃现象的发生;肌肉作为产生人脸表情的最主要的因素之一,本文对人脸网格顶点在不同类型肌肉下的受力情况进行分析并给出受力公式;为了模拟下巴的运动,本文加入了人头骨骼模型,这样不仅可以通过简单的计算来模拟下巴的运动,还能够对人脸皮肤的变形起到约束的作用,产生更加真实的人脸表情。最后,给出基于混合模型的人脸网格形变方程,并实现了一个扩展性很强的人脸表情模拟系统。通过实验表明,该系统不仅能够实现不同人脸表情的真实感模拟,而且能够达到50帧/秒以上的速度,远远超过实时动画的要求。
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