真实感三维人脸合成方法研究

论文题目: 真实感三维人脸合成方法研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 计算机应用技术

作者: 姜大龙

导师: 高文

关键词: 人脸动画,人脸建模,动画重定位,细微纹理,动画驱动

文献来源: 中国科学院研究生院（计算技术研究所）

发表年度: 2005

论文摘要: 随着计算机多媒体和网络技术的迅速发展,人们对各种人机交互界面的人性化要求越来越高。三维人脸合成技术作为虚拟人合成技术的一个重要组成部分,近30年来在动画工作者们的不懈努力下取得了长足的进步和发展。真实感三维人脸合成技术的应用范围非常广泛,其成果可以应用于虚拟主持人、虚拟会议、辅助教学、医疗研究、电影制作、游戏娱乐等等,具有重大的理论意义和应用价值。本文在三维人脸建模、基于MPEG-4的人脸动画、人脸动画重定位、细微纹理动画、人脸动画驱动等人脸合成的关键问题上展开研究,取得如下成果:1)在三维人脸建模方面,如何便捷、快速、准确的构造三维人脸模型一直是计算机动画工作者在努力解决的难题。本文提出一种从二维人脸照片到三维人脸模型的构造方法。该方法输入简单,只需要一张正面人脸照片;建模速度快,比国际上同类的三维重构方法快15倍左右;整个重构过程完全自动。该技术还可以应用到基于合成的人脸识别方法中,扩充了训练数据,能够在识别算法不变的前提下,大幅提高人脸识别准确率。2)MPEG-4的三维人脸动画框架具有通用性强,便于扩展、数据量小等特点。本文提出了一种构造特定人脸模型FAT(facial animation table,人脸动画表)的方法,可以驱动本文的标准模型以及与标准模型拓扑结构相同的人脸模型。3)动画重定位(animation retargeting)是近年来国际上热门研究课题。本文在已有标准模型FAT的基础上,提出了一种构造任意拓扑结构三维人脸模型FAT的方法,从而实现了人脸动画数据的复用,并解决了驱动任意人脸模型的难题。该方法只需要在模型上提取若干特征点就可以应用,具有自动化程度高,速度快,通用性强等特点。4)传统的人脸动画只采用一张固定的纹理,纹理上的褶皱无法表现。本文提出一种PERI(partial expression ratio image,局部表情比率图)的概念,并建立了PERI库,利用PERI包含细微纹理特征的特性来表示纹理上的皱褶。在此基础上提出用MPEG-4的FAP(facial animation parameter,人脸动画参数)来参数化控制细微纹理特征的动画方法。为解决不同角度纹理视觉效果的真实性,又提出了多方向PERI技术,从而实现了具有细微纹理特征的真实感三维人脸动画方法。5)动画数据是驱动一个动画系统必不可少的组成部分。本文介绍了通过视频来获取动画数据的方法,还介绍了用运动跟踪设备来采集人脸特征运动的数据。最后提出了一种解决文本驱动中唇动与手语同步问题的方法。

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摘 要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 真实感三维人脸合成的研究内容和理论意义

1.1.2 真实感三维人脸合成的应用

1.2 三维人脸合成研究现状

1.2.1 三维人脸建模研究现状

1.2.2 三维人脸动画研究现状

1.2.2.1 网格控制方法

1.2.2.2 纹理生成方法

1.2.2.3 人脸动画驱动技术

1.2.3 国内三维人脸合成研究现状

1.3 问题的提出和本文的主要贡献

1.3.1 三维人脸合成研究存在的问题

1.3.2 本文的主要贡献

1.4 论文的组织结构

第二章 基于单张照片的自动快速三维人脸建模

2.1 引言

2.2 二维照片特征点提取

2.3 三维人脸几何模型重建

2.4 纹理映射

2.5 建模实验及比较结果

2.6 与同类方法的比较

2.7 在人脸识别领域的应用

2.7.1 人脸识别背景简介

2.7.2 虚拟样本生成

2.7.2.1 姿态

2.7.2.2 光照

2.7.2.3 表情

2.7.3 人脸识别实验结果

2.8 小结

第三章 基于MPEG-4 的三维人脸动画重定位

3.1 引言

3.2 MPEG-4 人脸动画原理

3.2.1 FDP、FAP、FAPU与FAT的定义

3.2.1.1 FDP

3.2.1.2 FAP

3.2.1.3 FAPU

3.2.1.4 FAT

3.2.2 MPEG-4 人脸动画基本原理

3.2.3 FAP驱动三维人脸网格点的坐标计算方法

3.3 特定人脸模型的FAT构造方法

3.3.1 特定人脸模型FAT的构造

3.3.2 特定人模型实验结果

3.4 任意拓扑结构人脸模型的FAT构造方法

3.4.1 全局计算

3.4.1.1 三维人脸模型特征点提取

3.4.1.2 三维人脸模型对齐

3.4.1.3 计算新模型FAT

3.4.2 局部调整

3.5 实验结果

3.6 与同类方法比较

3.7 小结

第四章 面向纹理特征的真实感三维人脸动画方法

4.1 引言

4.2 局部表情比率图（PERI）

4.2.1 表情比率图（ERI）原理

4.2.2 局部表情比率图（PERI）

4.2.3 局部表情比率图（PERI）库

4.3 PERI的参数化

4.3.1 MPEG-4 中人脸动画的参数化表示

4.3.2 面向MPEG-4 的PERI参数化方法

4.4 多方向PERI动画方法

4.4.1 PERI在三维人脸动画中的问题

4.4.2 多方向PERI动画方法

4.5 实验结果与分析

4.6 与同类方法比较

4.7 小结

第五章 三维人脸动画驱动方法

5.1 引言

5.2 视频驱动

5.2.1 视频采集

5.2.2 特征点提取

5.2.3 平滑和滤噪

5.2.4 转化成FAP

5.3 跟踪设备驱动

5.3.1 准备工作

5.3.2 数据采集与编辑

5.3.3 转化成FAP

5.4 文本驱动

5.4.1 文本驱动唇动和手语的问题

5.4.2 唇动与手语的同步实现

5.4.2.1 分词

5.4.2.2 同步

5.4.2.3 实验结果

5.5 小结

第六章 结论

6.1 研究的问题及意义

6.2 问题难点及本文工作

6.2.1 基于单张照片的快速三维人脸建模

6.2.2 基于MPEG-4 的三维人脸动画方法

6.2.3 基于MPEG-4 的三维人脸动画重定位

6.2.4 面向纹理特征的真实感三维人脸动画方法

6.2.5 三维人脸动画驱动方法

6.3 将来的工作

参考文献

作者简历及论文发表情况

致谢

发布时间: 2006-12-27

参考文献

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• [2].表情变化下三维人脸识别中特征提取与分类研究[D]. 邓星.东南大学2017
• [3].非特定条件下三维人脸识别关键技术研究[D]. 李晔.西安理工大学2016
• [4].基于形变模型的三维人脸建模方法研究[D]. 盖赟.北京工业大学2012
• [5].三维人脸识别中若干关键问题研究[D]. 叶长明.合肥工业大学2012
• [6].基于不变性特征的三维人脸识别研究[D]. 明悦.北京交通大学2013
• [7].真实感三维人脸建模及应用研究[D]. 胡永利.北京工业大学2004
• [8].基于三维模型的人脸识别技术研究[D]. 刘晓宁.西北大学2006
• [9].表情不变的三维人脸识别研究[D]. 王跃明.浙江大学2007
• [10].非可控条件下的三维人脸识别研究[D]. 梁艳.广东工业大学2017

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• [5].基于三维模型的人脸识别技术研究[D]. 刘晓宁.西北大学2006
• [6].表情不变的三维人脸识别研究[D]. 王跃明.浙江大学2007
• [7].人脸表情识别研究[D]. 刘伟锋.中国科学技术大学2007

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