多民族三维人脸表情合成
非线性联合学习的三维人脸表情合成方法
ｂａ ｅ ｎ ｈｅ ｏｗ ｄ ｍ ｅ ｉ ｎａ ｒ ｐｒ ｓ ｎ ａ ｉ ｓ ｆ Ｄ ａ ｅ ｒ ｃ ｎｓ ｒ ｃ ｉ ｏｐ ｒ ｔｏ ａ ｅ ｅ ｄｅ ｔ ｓ ｄ ｏ ｔ ｌ ｉ ｎｓｏ ｌ ｅ ｅ ｅ ｔ ｔｏｎ ｏ ３ ｆ ｃ ｓ， ｅ ｏ ｔ ｕ ｔｏｎ ｅ ａ ｉ ｎｓ ｒ ｎ ｅ ｄ ｏ ｓ ｎｔ ｅ ｉ ｅ ｘ ｒ ｓ ｉ ｓ ｏ ｇ ｖ ｎ Ｄ ｆ ｃ ｓ， ａ ｔ ｒ ｔ ｒ ｔ ｘ ｅ ｓｏｎ ｂａ ｅ ｏ ｇｉ ｅ ｅ ｐｒ ｓ ｉｎ ｙ ｈ ｓｚ ｅ ｐ ｅ ｓｏｎ ｆ ｒ ｉ ｅ ３ ａｅ ｎｄ ｏ ｅ ａ ｇｅ ｅ ｐｒ ｓ ｉ ｓ ｓｄ ｎ ｖ ｎ ｘ ｅ ｓｏ
摘
要 ： 对 人 脸 表 情 数 据 的非 线 性 分 布 特 性 ， 出 一 种 基 于 非 线 性 联 合 学 习 的三 维 人 脸 表 情 合 成 方 法 ． 先 提 出 针 提 首
非 线 性 联 合 学 习 理论 ， 过 无 监 督 回 归将 具 有 相 同 属 性 的 三 维 人 脸 映 射 到 相 同 的低 维 表 达 ； 次 ， 于 三 维 人 脸 的 通 其 基
ｓｍｐｅ．Ｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｐ ｒ ａｈ ｉ ａ ｌ ｔ ａ ｄｅ ｎ ｉ ／ ｃ ｍｐｅｅｉｐ ｔｆｃｓ ａ ｄ ｇ ｎ ｒｔ ｉｔｃ ａ ｌ ｓ ｈ ｒｐ ｓｄ ａ ｐｏ ｃ ｓ ｂｅ ｏ ｈ ｎ ｌ ｏｓ ｉ ｏ ｌｔ ｎ ｕ ａｅ ， ｎ ｅ ｅａｅ ｎａｔ ｙｎ
制作逼真人脸表情的Blender教程
制作逼真人脸表情的Blender教程Blender是一款功能强大的三维建模和动画软件，因其开源免费的特点而备受设计师和动画师的喜爱。
在Blender中，我们可以用各种技巧来制作逼真的人脸表情，从而增强角色的情感表达。
今天我们来介绍一些Blender中制作逼真人脸表情的技巧。
第一步：建立基础模型在开始创作之前，我们需要先建立一个基础的人脸模型。
在Blender中可以通过多边形建模来创建一个简单的头部模型，然后通过添加细节和调整拓扑结构来实现更为真实的外观。
通过控制点和边缘环，我们可以轻松修改头部的形状和轮廓。
第二步：使用形变钢笔形变钢笔是Blender中一个非常有用的工具，可以用来操作和控制模型的顶点。
通过选择形变钢笔工具，在头部模型上绘制一系列的形状和线条，然后通过调整形变钢笔曲线来改变人脸表情。
例如，我们可以拉伸嘴角，提起眉毛或者挤压脸颊来实现不同的表情。
第三步：使用骨骼和权重在制作逼真的人脸表情时，骨骼和权重是关键。
首先，我们需要为模型添加骨骼，然后将骨骼连接到适当的部位。
接下来，我们需要调整骨骼的权重，以确保它们在移动时能够影响到正确的顶点。
通过调整权重的值，我们可以控制每个骨骼的影响范围，从而实现准确而流畅的表情。
第四步：使用形状键盘形状键盘是一种非常有用的工具，可以用来控制和修改模型的形状。
在Blender中，我们可以为每个表情创建一个形状键盘，然后通过调整键盘上的滑块来改变人脸的表情。
通过添加多个形状键盘和在它们之间过渡，我们可以实现更加细致和流畅的表情变化。
第五步：使用动画编辑器动画编辑器是Blender中用来制作动画的强大工具。
通过在时间轴上设置关键帧，我们可以为人脸表情添加运动和变化。
在动画编辑器中，我们可以自由地操作骨骼和形状键盘，以实现精确的控制和调整。
通过使用缓入和缓出的曲线，我们可以使表情变化更加自然和逼真。
通过以上几个步骤，我们可以在Blender中制作出逼真的人脸表情。
3Dmax角色面部动画：制作生动的面部表情
3Dmax角色面部动画：制作生动的面部表情3Dmax是一种广泛应用于动画制作和游戏开发的三维建模和渲染软件。
在3Dmax中制作生动的角色面部表情是一个复杂的过程，需要掌握一系列技巧和步骤。
下面将详细介绍如何使用3Dmax制作生动的角色面部表情。
1. 角色建模：首先，在3Dmax中创建一个角色的基本模型。
这可以通过使用多边形建模、NURBS表面或边线的方法来完成。
2. 面部建模：接下来，需要对角色的面部进行建模。
这可以通过在基本模型上添加更细节的几何形状来实现，如眼睛、鼻子、嘴巴和耳朵等。
确保这些部位的比例和位置与真实人脸相符合。
3. 控制点和网格调整：一旦面部建模完成，就需要使用控制点和网格调整来对面部进行进一步的细化。
这可以通过前后移动控制点来调整面部的形状，并使用网格调整来添加更多的细节和纹理。
4. 分配材质：在完成面部建模后，需要为角色的面部分配材质。
这可以通过为每个不同的面部部位分配具有适当属性的材质来实现。
例如，给眼睛使用玻璃材质，给皮肤使用皮肤材质等。
5. 添加骨骼和控制器：接下来，需要为角色的面部添加骨骼和控制器。
这是为了使面部能够进行动画，并实现不同的面部表情。
通过在面部模型上创建骨骼，并为每个关键部位添加控制器，可以实现对面部的精确控制。
6. 蒙皮和权重调整：一旦骨骼和控制器添加完成，就需要对面部进行蒙皮和权重调整。
这是将面部绑定到骨骼上的过程，并调整每个控制器对面部不同部位的影响程度。
7. 动画制作：现在，可以开始制作面部动画了。
通过对控制器进行关键帧设置，可以创建不同的面部表情，如笑、哭、愤怒等。
确保每个关键帧过渡平滑，并考虑到面部肌肉的运动和自然表现。
8. 光照和渲染：完成动画制作后，可以将角色放置在适当的场景中，并进行光照和渲染。
通过调整场景中的光源和材质的属性，可以增强面部表情的真实感和细节。
9. 动画渲染和后期制作：最后，将动画渲染成视频，并进行后期制作。
这包括添加音乐、音效和特效等，以提升整个面部动画的效果和观赏价值。
开发一个简单的人脸融合应用：将多张人脸合成一张
开发一个简单的人脸融合应用：将多张人脸合成一张人脸融合技术是一种将多张人脸图像进行合成的技术，可以在一张图像中将多个人脸合并成一个新的人脸。
这种技术在人脸识别、影视特效以及娱乐应用中都有广泛的应用。
人脸融合应用是一种能够将多张人脸进行合成的软件或者在线服务。
用户可以通过上传多张人脸图像，然后选择要合成的部分，比如眼睛、鼻子、嘴巴等，最后生成一张合成图像。
这样就可以实现将多个人的特点融合到一个人脸上的效果。
人脸融合应用的实现需要以下几个基本步骤：1.人脸检测：首先要对上传的图像进行人脸检测，找出人脸的位置和面部特征点的位置。
常用的人脸检测算法有Haar级联检测、Dlib、MTCNN等，可以根据实际需要选择适合的算法。
2.人脸对齐：由于不同的人脸图像可能具有不同的角度、尺度和姿势，所以需要对人脸进行对齐，使得它们的面部特征点相互对应。
常见的人脸对齐方法有基于仿射变换的对齐、基于三维变形模型的对齐等。
3.特征提取：提取人脸的面部特征，比如眼睛、嘴巴等。
常用的特征提取算法有LBP、HOG、CNN等，可以根据实际需要选择适合的算法。
4.特征融合：将多个人脸的特征进行融合，生成一个新的特征向量。
融合的方式可以是直接平均，也可以是通过权重的方式进行融合。
5.人脸合成：将融合后的特征向量通过反向变换映射到原始图像空间，生成一张合成图像。
在生成合成图像的过程中，可以根据需要进行各种调整，比如亮度、对比度、颜色等。
人脸融合应用不仅仅局限于将多个人脸合成一张，还可以进行更加复杂的操作。
比如可以将一张人脸特征融合到另一张人脸上，实现换脸的效果。
还可以根据用户需求，在生成的合成图像上添加各种特效，比如换发型、换妆容等。
除了单纯的合成外，人脸融合应用还可以应用在很多有趣的场景中。
比如可以用来生成卡通形象，将用户的真实头像合成成一个卡通头像；还可以用来生成娱乐视频，将用户的脸合成到电影或者电视剧中的角色上，实现与明星互动的效果。
快速撷取个人化三维脸部资讯并合成拟真三维脸部表情动画之系统
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(二)中文摘要及關鍵詞。 中文摘要及關鍵詞。 本計畫係關於有效地擷取個人化 3D 臉部資訊，並利用該資料合成擬真 3D 臉部表情動畫的研 究。特別是，利用 Photometric stereo (PSM)的方式，安全並且迅速地擷取密集的 3D 臉部資訊， 以重建逼真的個人化臉部模型。該個人化 3D 臉部模型將配合基本的臉部肌肉模型而進行臉 部表情的合成。 在利用 PSM 自動獲取 3D 臉部表面的步驟中，本計畫將採用三組光源分別地提供臉部表面的 照明，以計算臉部表面之局部表面方向向量。這些局部表面方向向量將被積分以獲取臉部表 面的 3D 座標，因而獲得密集並且逼真的 3D 個人化臉部資訊。 本計畫將採用肌肉作為控制的基本臉部模型以提供有效並且逼真的表情合成。這類的臉部模 型將定義數組肌肉控制群，以在合成表情時決定互相連結之資料點的移動位置。採用 PSM 所 獲得的個人化臉部資訊與基本臉部模型結合後，即可產生個人化臉部模型以供表情的合成。 依據本計畫所採用之肌肉控制的臉部模型，基本的臉部表情可利用數組的肌肉控制函數以及 移動的參數作為代表。利用指定參與每種表情的肌肉群組和移動參數，即可合成各種基本以 及複合表情並產生順暢逼真的表情動畫。 關鍵詞: 三維重建、臉部模型、表情合成、表情動畫 Abstract: The project proposal is about the efficient acquisition of personalised 3D face model and the synthesis of realistic facial expressions. In particular, the project uses the photometric stereo method for safe, fast and dense 3D reconstruction of the human face, to obtain a realistic and detailed personalised 3D face model. The 3D face model is integrated with a simplified anatomical model of the face, which uses basic muscle movements to simulate facial expressions. The integrated 3D face model is used to synthesis various basic and composite facial expressions, and to generate sequences of expression animations. The project uses photometric stereo method with three light sources for 3D face reconstruction. Local surface orientations are estimated according to the grey level intensities of the acquired surface images. The surface normals are integrated using a global integration method to obtain the relative 3D coordinates. The 3D anatomical model of the face used in this project defines several groups of facial muscles to determine the movement of surface vertices during expression simulation. The face model obtained by the photometric stereo method is integrated with the anatomical face model by specifying corresponding points on both models. The result is a personalised 3D face model which can generate various expressions by specifying movements of the involved muscle groups. Furthermore, smooth animation sequences of facial expressions can be produced by varying the movements in small increments in each frame. During the first year of the project, we have followed the proposed schedule and made good progress in the first stage of the proposed project to acquired 3D face models. The 3D face models will be used in the second stage of the project to synthesis and generate realistic looking facial expressions. Keywords: 3D reconstruction, face modeling, expression synthesis, facial animation
基于特征点配准形变的三维人脸表情合成
人 脸模 型 可 以更 好地 适 配 目击者 的描 述 ， 出犯罪 分子 更精 确 的描述 ， 给 特别 是 当 目击者 没有 看 到嫌疑 犯
的正面时 ， 其价值更能得到体现． Ｈ ｙｎｌ等研究 出了一个 参 数化 的人 脸模 型 系 统 Ｊ其 系 统利 用 若 干 幅作 了特 征 点 标 记 的人 脸 图 ｕｏｇｉ ．
３， ｝Ⅳ表示人 脸模 型三 角 个 数 ， 示 的对 边 ， 是边 Ｂ表 上 的单 位外法 向量 ， 曲面点 分 割点 ， 以 插值条 件 为边 界 曲线 Ｆ ） （ 和跨界 导数 曲线 Ｊ分割划 分三 个 内三 角形 ， ｜ ， 同样 以三角形 ｜ 重 心 Ｐ 为分 割点进 行 插值 ｓ ¨Ｓ Ｊ ， ｓ ｓ … … 划 分 三个 内三角 形 ， 以此类 推 ， 至划 分 三 角形 最 长边 小 直
第１ ３卷 第 ４期
２１ ０ ０年 １ ０月
西安 文理 学院 学报 ： 自然科 学版
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｉａ ｎｖｒｉ ｆ ｒ ｏ ｒａ ｏ ’ｎＵ ｉｅｓｙｏ ｔ Ｓ ｉ ｃ （ ａ Ｓ ｉ ｄ Ｘ ｔ Ａ ｓ＆ ｃ ｎ ｅ Ｎ ｔ ｃ Ｅ ） ｅ
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ． １１ ４ Ｏｅ ． ２ ０ ｔ ０１
７ ２
西安文理学院学报 ： 自然科学版
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第１ ３卷
控制参 数 ， 于产 生人 脸 的各 种 面部表情 ． 用 设 Ｐ 是在 曲面 上三顶 点为 ， ， 的第 ｉ 三角形 个
重心 ， 中 ：（ 其 ， ， ∈｛ ， … ， ， ∈｛ ， ， Ｚ ） ｉ １ ２， Ⅳ｝． １ ２ 『
人脸特征约束点的三维表情合成
（ 重庆 邮 电大 学 计算机 科 学与技 术研 究所 ， 重庆 ４０６ ） ００ ５ 摘 要 ：针对 目前很 多三维表 情合 成 算法计 算量 大 、 法 比较 复 杂、 实 感不 强 的特 点 ， 方 真 结合 人 脸 分布 特 征 ， 提
出 了一 种基 于 Ｄ ｌ ｎｙ 角剖 分的 三维表 情合 成新 算法 。该 方 法通过 对 人脸 特 征 点集 的 快速 三 角剖 分 避 免 了 ｅ ｕａ 三 ａ 病 态三 角 网格 ， 有效提 高 了合成 后人脸 表 情 的真 实度 ， 降低 了算 法复 杂 度 。大 量 实 际人脸 表 情 合 成 的 实验 结 果 表明， 该算 法通过 少量的特 征点 生成 的三 维人脸 表情 更加 真 实 ， 可有效 快捷 地合 成各 种真 实的人 脸表 情 。
根据人脸结 构分 布 特征 ， 特 征 比较 明显 的区域 （ 角 和眉 对 眼
毛、 鼻翼 、 嘴唇 ） 建立 映射 关系 （ ２ 。一般 来说 ， 图 ） 约束 点的个
数 由模型的复杂程度决定 ， 约束点越多 ， 则合成 的表情越 真实 ，
但 时 间 相 对 越 慢 。本 文 手 动 选 取 ２ ３个 特 征 点 （ ３ ， 过 与 图 ）通
王 国胤 （９ ０ ） 男， １７ ． ， 教授 ， 导， 博 主要研 究方向为智能信 息处理、 粗糙 集、 粒计算、 网络安全 ； 勇（９ ６ ） 男， 杨 １ － ， 副教 授 ， 导， ７ 硕 博士 ， 主要研 究方向为
智 能 信 息 处理 、 式识 别 与人 工 智 能． 模
第２ 期
人脸是 人类喜 、 、 、 怒 哀 乐等复 杂表情 和语 言 的载体 ， 也是 人们相互之 间进 行交 流 的重 要渠 道 。近 年来 ， 随着 电影特 伴 技、 电脑 游戏 、 虚拟 现实的迅速发展 以及广泛 的商业应 用 ， 合成 具有真实感人脸 三维表情 的研 究 已经在计算 机视 觉和 图形学 领域成为一个非 常热门的研究课题 ， 有广泛的应用价值 。 具 人脸表情合成 通常是以 中性表情为基础 ， 采用合成方法使 人脸模型产生整体 或者局部的形变 ， 以达到模拟人脸表情 的 目 的。 自 ２ 纪 ７ ０世 ０年代初 ，ａｋ Ｐ ｒｅ等人 设 计 出世界 上最 早 的
使用Blender进行人脸建模 制作逼真的面部表情
使用Blender进行人脸建模：制作逼真的面部表情Blender是一款功能强大的开源三维建模软件，它不仅适用于生成静态的人物模型，还能够制作逼真的面部表情。
通过掌握一些技巧和工具，我们能够以更高的精度和真实感创建人脸模型。
在开始之前，确保你已经安装了Blender软件并熟悉其基本操作。
让我们直入主题，学习使用Blender进行人脸建模的技巧。
首先，打开Blender软件并选择一个适合的人脸模型作为基础。
你可以从互联网上寻找免费的人脸模型资源。
将模型导入到Blender中后，将其放置在一个适当的位置。
接下来，我们可以使用Blender提供的工具和功能进行人脸建模。
选择一个合适的视图模式，比如侧视图或者正视图，从而更好地编辑和调整人脸。
人脸的核心部分是眼睛、鼻子和嘴巴。
为了制作逼真的面部表情，我们将重点放在这三个部位。
首先，选择眼睛部分进行建模。
使用“编辑模式”下的“顶点选择”工具选中眼睛区域。
然后使用“G”键移动选中的顶点，调整眼睛的形状和大小。
通过调整顶点的位置和旋转角度，我们可以创造出不同的眼神和表情。
接下来是鼻子的建模。
选择鼻子部分并使用“G”键进行调整。
通过移动和旋转顶点，可以改变鼻子的形状和大小。
注意鼻子的曲线和轮廓，使其更加逼真。
最后是嘴巴的建模。
选中嘴巴区域并使用“G”键进行调整。
通过调整顶点的位置和形状，我们可以创造出各种不同的口型和表情。
尝试改变嘴巴的大小、张开程度和唇线的弧度等，以便达到更加逼真的效果。
除了以上的基本建模技巧，你还可以尝试使用Blender提供的更高级的功能和工具，如面部细节雕刻和材质贴图等。
这些功能可以进一步增加人脸模型的真实感和细节。
要注意的是，在进行人脸建模时，要根据实际相关的解剖学知识进行模型设计。
了解人脸表情的解剖学结构可以帮助我们更好地模仿真实的面部运动和表情。
最后，通过不断练习和尝试，你将能够使你的人脸模型看起来更加逼真和生动。
构建人脸表情需要耐心和技巧，但是通过Blender这样的强大软件，我们可以更好地表达人物的情感和展示面部的细节。
虚拟“双簧”三维人脸的唇动合成和表情合成--优秀毕业论文
硕士学位论文虚拟“双簧”：三维人脸的唇动合成和表情合成VIRUAL TWO-MAN ACT : LIP AND EXPRESSION SYNTHESIS FOR 3D FACE ANIMATION王倩哈尔滨工业大学2010年6月国内图书分类号：TP391.41 学校代码：10213 国际图书分类号：681.39 密级：公开工学硕士学位论文虚拟“双簧”:三维人脸的唇动合成和表情合成硕士研究生：王倩导 师：宋益波 教授姚鸿勋 教授申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2010年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index: TP391.41U.D.C: 681.39Dissertation for the Master Degree in Engineering VIRTUAL TWO-MAN ACT:LIP AND EXPRESSION SYNTHESIS FOR 3D FACE ANIMATION Candidate：Wang QianSupervisor：Prof. Song Yibo Prof. Yao HongxunAcademic Degree Applied for：Master of EngineeringSpeciality：Computer Science and TechnologyAffiliation：School of Computer Science and TechnologyDate of Defence：June, 2010Degree-Conferring-Institution：Harbin Institute of Technology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文- - I摘 要三维人脸重建和人脸动画合成画是当前计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域中一个热点研究课题，在视频会议、影视制作、通讯等方面有着广泛的应用，具有很大的应用价值和商业价值。
非线性联合学习的三维人脸表情合成方法
非线性联合学习的三维人脸表情合成方法1. 引言1.1 研究背景和意义1.2 研究现状1.3 研究内容1.4 论文结构2. 相关技术介绍2.1 三维人脸表情合成技术2.2 非线性联合学习2.3 相关工作和研究成果3. 非线性联合学习的三维人脸表情合成方法3.1 数据集的获取和预处理3.2 三维人脸模型的建立和参数化3.3 非线性联合学习模型的设计和实现3.4 合成结果的评估和比较4. 实验与结果分析4.1 实验设计和参数设置4.2 合成结果的展示和分析4.3 合成结果的定性和定量评估4.4 分析结果的优劣和改进空间5. 结论和展望5.1 研究工作的总结和成果5.2 研究工作的不足和不足5.3 研究工作的展望和方向（注：本提纲只是一个简单的参考摘要，并不适用于所有非线性联合学习的三维人脸表情合成方法的论文，需要根据题目来具体安排章节和内容。
）第1章的引言是整篇论文的开端，需要对非线性联合学习的三维人脸表情合成方法进行简要介绍，概括研究背景和意义。
本文旨在提出一种有效的非线性联合学习方法，能够实现三维人脸表情合成，为虚拟现实、人机交互等领域提供更准确细致的表情解决方案。
首先，介绍传统的表情合成技术。
早期的方法主要基于手工建模，需要大量人力和时间，构建的模型效果受到计算机性能和手工技能等因素的制约，难以达到真实自然的效果。
后来的技术则主要依赖于深度学习和人工智能等算法，能够通过大量表情数据训练人工智能模型，自动进行表情合成，但是同样存在很多问题和局限性。
其次，介绍研究现状。
当前，三维人脸表情合成成为表情合成领域的研究热点，基于三维人脸模型的表情合成方法相对于平面图像表情合成方法，能够更加精准、多样丰富地表现人脸的表情动态。
同时，非线性联合学习成为时下的新兴技术，在三维人脸表情合成领域也有广泛应用。
其主要思想是同时考虑形状和纹理信息熵，建立起形变与纹理的非线性联系，使得表情合成过程更加自然和准确。
然后，介绍研究内容。
人脸表情估计与表情合成
人脸表情估计与表情合成如果把人们之间交流时传递的信息进行分割的话，人们所说的话语传递的信息占了7%，说话时的语调占了38%，而说话人的表情占到了55%。
从表情和神色的变化中，可以感知到一个人的情绪、感受、甚至秉性和气质。
人脸表情是人类进行相互交流的基础，通过人脸表情所能传达的信息大大超过通过语音或动作所能传达的信息。
如果把人们之间交流时传递的信息进行分割的话，人们所说的话语传递的信息占了7%，说话时的语调占了38%，而说话人的表情占到了55%。
人的脸上分布着五十多块面部肌肉，这些肌肉的不同运动方式会导致不同脸部表情，从这些表情和神色的变化中，可以感知到一个人的情绪、感受，甚至秉性和气质。
一般来说，表情可以分为中性无表情和六种基本表情: 高兴、忧伤、惊讶、愤怒、鄙视和恐惧，其他表情可以看做是这些表情的组合。
表情估计人脸表情是影响人脸识别系统性能的一个重要因素，一般的人脸识别系统数据库中存储的是中性无表情的人脸图像，如果以带有各种表情的人脸图像去进行识别查询就往往得不到所期望的结果。
解决这个问题的可能方法有: 在库中保存每一个人的所有可能的表情，但这对于变化无穷的人脸表情来说是不实际的; 采用对表情不敏感的识别算法，但这样往往只能对低强度的表情变化有效，而且对表情的不敏感很可能就会导致对其他影响因素敏感; 对输入图像进行表情补偿，这是解决表情对人脸识别系统的影响最有效的方法，可采用如图1所示的结构。
图1 人脸识别流程对于输入的人脸图像，首先采用表情估计模块估计图像中人的表情，如果此人是不带有表情的就直接可以交给人脸识别系统进行识别了。
而如果此人是带有表情的，则再输入到表情合成模块，表情合成模块会根据此人的表情导入相应的模型对其进行处理，然后合成得出此人的不带表情人脸图像，再交给人脸识别系统进行识别。
在人脸表情估计方面，采用的是人脸图像的Gabor特征，通过一系列的滤波器对图像进行处理，可以得出图中人脸在不同方向上不同大小的特征，由于Gabor函数具有与人类大脑皮层简单细胞的二维反射区相同的特性，因此用Gabor特征来体现人脸不同表情的不同变化是非常有效的。
GPU加速的三维人脸真实表情合成
GPU加速的三维人脸真实表情合成1. 引言- 介绍三维人脸真实表情合成的背景和意义- 阐述GPU在计算机视觉和图形学方面的优势和应用2. 相关工作- 综述现有的三维人脸表情合成方法，包括基于形状模型、基于纹理模型和基于深度学习模型的方法- 概括GPU加速在三维人脸表情合成领域的应用3. 方法设计- 介绍采用的基于深度学习模型实现三维人脸真实表情合成的方法- 针对该方法在CPU上的计算复杂度和时空开销问题，探究GPU加速的策略设计和实现4. 实验结果- 详细对比GPU加速与不加速的三维人脸表情合成的实验结果，包括生成时间、质量评价等指标- 讨论GPU加速的优越性和不足之处，并提出针对性的解决方案5. 结论与展望- 总结本文所述的三维人脸真实表情合成方法以及GPU加速策略- 展望GPU加速在三维人脸表情合成领域的前景及未来发展方向1. 引言三维人脸真实表情合成被广泛应用于游戏、动画制作、虚拟现实、模拟训练等领域。
它通过对人脸的几何形状、纹理信息和表情动作进行三维建模和融合，可以实现非常逼真的人脸表情效果，让人物角色更加栩栩如生，增强视觉沉浸感，使用户体验得到进一步提升。
而现实中的三维人脸表情合成过程需要处理大量的数据和计算，需要较高的计算效率、处理速度和精度，为此，GPU在这个领域的应用得到了广泛的关注与研究。
本章将结合实际应用和研究现状，介绍三维人脸真实表情合成的背景和意义，以及GPU在计算机视觉和图形学方面的优势和应用，为后续章节的研究内容做铺垫与前置知识。
1.1 三维人脸真实表情合成的背景和意义随着虚拟现实、人工智能、视频游戏等领域的快速发展，需要更逼真、更真实的人脸动画的需求也越来越高。
而通过二维图像处理的方法，存在无法准确捕捉人脸深层特征的问题，这导致了在表情和动作合成时难以达到真实的人脸效果。
三维人脸表情合成依靠人脸的几何形状及光照和纹理等信息来生成真实的人脸动画。
它可以更好地捕捉人脸深层次的特征，进而更好的还原真实生活中的表情动作，同时也能够满足创作者对于人物形象逼真效果的需求。
三维人脸表情合成研究的开题报告
三维人脸表情合成研究的开题报告一、研究背景及意义近年来，随着科技的不断发展，三维技术在计算机图形学、虚拟现实等领域中得到了广泛的应用。
在人机交互领域中，三维人脸表情合成技术具有极大的应用价值，可以用于影视特效、虚拟人物制作、虚拟现实、游戏等多个领域。
目前，二维人脸表情合成技术已经相对成熟，但是在三维人脸表情合成领域，尚存在诸多问题，包括表情逼真度不高、表情变换不连贯等问题。
因此，进一步研究和探索三维人脸表情合成技术，对于提高人机交互的真实感和效果至关重要。
二、研究内容和目标本文将研究三维人脸表情合成技术中的关键问题。
具体内容包括以下几个方面：1.人脸3D建模技术：对于三维人脸表情合成技术，人脸的三维建模是基础和关键。
因此，本文将对现有的人脸3D建模技术进行总结，并提出一些改进和优化措施。
2.表情变换技术：针对现有的表情变换技术，本文将探讨其不足之处，并提出一些改进和优化方法。
其中包括面部肌肉运动仿真、表情变换的平滑性等方面。
3.人脸表情合成技术：在以上两个方面的基础上，本文将进一步研究如何将不同的表情进行合成。
同时，将探索如何提高合成结果的逼真度和稳定性。
本研究的目标是提高三维人脸表情合成技术的逼真度和稳定性，为实现真实感人机交互提供有效的技术支持。
三、研究方法和技术路线本文将采用以下研究方法和技术路线：1.文献调研法：对现有的研究成果进行整理和总结，以了解目前的研究状况和存在的问题。
2.实验验证法：通过设计和实现相关的实验，对本文提出的方法进行验证和评估，并与现有方法进行比较和分析。
3.软件开发法：针对本文研究的关键问题，开发相应的软件平台，以方便研究和实现。
四、研究成果和意义本文研究的成果是一套具有一定实用价值的三维人脸表情合成技术。
该技术在提高人机交互的真实感和效果方面具有重要的意义。
同时，本文的研究成果也可以为相关领域的进一步研究和应用提供参考和支持。
多表情源的人脸表情合成技术
矩形的宽和高分别为
l = max ( x i) - min ( x i) ,
i
i
h = max ( yi) - min ( yi) ;
i
i
则取 c 为最小矩形的中心 :
max ( x i) + min ( x i)
i
i
x
2
c=
=
,
y
max ( yi) + min ( yi)
i
i
2
而 r 为对角线的半长 :
1期
李旭东等 :多表情源的人脸表情合成技术
95
引入一个局部约束函数 , 来减小远离特征点区域的
偏移量1 为此 , 我们构造如下形式的一个局部约束
函数
1 , 0 ≤ ‖p - c ‖ ≤ r
φ( p) =
e-
( ‖p -
c ‖-
2
r
r) 2
,
‖p
-
c‖>
r
(2)
其中所需参数选取如下 :设包围所有特征点的最小
到了 A 的愉悦表情图像如图 3 b 所示1
图 3 根据相对偏移量合成的表情
214 利用 ERI 加强表情 如图 3 b 所示生成的表情图像缺乏深度 , 表情
2 人脸表情合成
211 人脸表情区域划分 产生表情的脸部运动主要是眉 、眼 、嘴唇及嘴周
边的运动1 据此 ,我们将人脸分为三个可认为互不 相关但能较集中表现人脸表情的区域 :左眉眼区域 、 右眉眼区域和口鼻区域 ,如图 1 所示1
对应的特征点 ,如图 2 a 、图 2 b 所示1 如果我们采用 文献[ 1 ] 中基于高斯函数的图像变形方法 ,根据图 2 a到图 2 b 相应特征点的偏移量 ,将图 2 a 进行弹性 形变 ,则会得到一个有点夸张的具有愉悦表情的变 形图像 ,如图 2 c 所示1 可以看到 ,该变形图像 ,口鼻 区域变形自然 ,但脸的上半部分却出现了奇异的现 象1 这是由于高斯函数对变形效果的影响具有较强 的全局性所产生的1 为控制特征区域之外的形变 , 通常需要在图像边界附加上一些位置没有偏移的特 征点 ;但这样无疑增加了额外的计算量1 文献 [ 7 ]提 出了一个局部约束的图像变形方法 ,可以解决这一 问题 ,但它需要手工控制输入基函数的影响半径 ;并 且当特征点的个数比较多时 (如上面的情况) ,则较 难调控影响半径的大小 ,难以得到预期的变形效果1 为此 ,我们提出一个新的简单有效的局部约束变形 方法 ,无需人工干预就可以自动解决特征区域之外 的变形问题1
面部合成
本教程将教你使用photoshop进行面部合成，凤姐彩绘就是这样诞生的。
在网络上，大家经常看到很多人物面部合成的恶搞图，如春哥、凤姐等等。
今天我将为大家介绍如何使用photoshop进行人物面部合成的方法，希望大家喜欢。
1、首先，运行你的photoshop打开的想恶心的人物照片，使用套索工具选择人物的面部，如图所示。
2、把选取的人物面部复制到一张电影海报上，并按下Ctrl+T，调整面部的大小和角度，如图所示。
（注意：在选择素材时，原图人物的素材应该选择比目的素材的大，至少不能比目的素材小，而且原图人物与目的图片人物的面部角度差不多，不能太偏离）。
3、接着，使用橡皮擦工具（设置柔角笔刷、降低不透明度和流量）消除面部的硬直边缘，如图所示。
4、根据实际情况，对面部进行调色，使用合成的面部与电影海报中人物的色调相符。
这里我选择了“图像—调整—色彩平衡”进行调整，如图所示。
这样的效果看起来就变得更自然了，如图所示。
5、使用减淡工具（曝光：30%）轻轻地涂抹面部，减淡面部的颜色，如图所示。
效果如图所示。
6、使用加深工具（曝光：40%）涂抹面部的眼睛，眉毛等地方，加强一下轮廓，如图所示。
7、由于原电影海报中人物的左边面部有阴影，所以为了更逼真，我们在合成后也要在新的面部加上阴影。
创建一个新图层，使用套索工具创建阴影选区，填充颜色#1D0D08，如图所示。
8、按下Ctrl+D取消选择，执行“滤镜—模糊—高斯模糊”，然后设置图层混合模式为正版叠底，如图所示。
在这类人面合成的教程中，最困难的步骤就是人面的调色，要使用合成的人面与原图的色调相符并不是一件容易的事，所以大家要多多练习。
素材图片。
多民族人脸表情变换
多民族人脸表情变换刘瑾煜;魏巍;李振元【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2016(037)003【摘要】我国是一个多民族国家.不同民族在表达相同表情时,会因文化,地域和习惯的不同,产生一定的区别.为了表达多民族人脸表情变换的特点,实现了一种以民族人脸中性表情为输入,依据各民族人脸表情特点,自动生成的民族人脸表情变换方法.首先利用构建的多民族人脸表情数据库标准人脸库,多民族人脸表情库,以及多民族人脸表情AU部件库,统计多民族人脸表情变化时的规律,利用主动形状模型ASM 对民族人脸进行特征点定位.其次,根据统计不同民族人脸的表情,获得民族表情变换参数,结合一般人脸表情变换参数计算民族人脸表情变换特征点的形交位置.最后,使用纹理映射和仿射变换生成变换表情后的人脸图像.实验结果显示,所提方法能够仿真出不同民族人脸表情变换的基本表情.【总页数】4页(P58-61)【作者】刘瑾煜;魏巍;李振元【作者单位】大连民族大学计算机科学与工程学院,辽宁大连116000;大连民族大学计算机科学与工程学院,辽宁大连116000;大连民族大学计算机科学与工程学院,辽宁大连116000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于非下采样 Contourlet 变换的人脸表情识别算法研究 [J], 贾函龙;王金芳;黄利飞2.基于非下采样Contourlet变换的人脸表情识别算法研究 [J], 贾函龙;王金芳;黄利飞;3.基于Gabor变换与改进SLLE的人脸表情识别 [J], 龚安;曾雷4.基于两阶段分类与自适应特征变换的人脸表情识别 [J], 周涛;孙亚新5.一种基于剪切波变换的人脸表情识别算法 [J], 穆晓敏;张众;曲艳;刘占卫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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插值计算
情 逐步合成法
三维 人脸 建模
网格和 肌肉 模型
寻找特征点坐标 网格模型与照片 人脸快速匹配
脸部 活动 单元
系统 测试
不同民族人脸 不同表情
皮肤—肌肉—骨
骼模型 加入皱纹控制因 子
表情合成合法
性
使用MPEG-4人脸表情动画的国际标准为建模理论基础， 结合民族表情特征数据，通过Kinect工具提取多民族的人脸 基本表情数据，从而建立多民族人脸三维模型，对建模过 多民族人 程中由于各种原因而造成的数据采用不准确，导致人脸模 脸表情三 型失真等缺陷，可以通过插值技术对构建好的三维人脸数 维建模 据进行适当的调整
于 几何的多民族三维人脸表 情合成系统
创新点
纹理细致
采用基于肌肉和三维网格结合的方法，通过网格变化，依 赖肌肉向量模型。
数据全面
通过Kinect对不同民族人脸建模，可以同时获得纹理特 征数据和准确的深度信息。
项目特色
本项目具有鲜明的民族特色。针对我国不同民族的基本表情 开展虚拟仿真，在一定程度上能够反映出不同民族人脸的特 点。通过实现民族人脸三维表情动画，可以对不同民族人脸 表情的差异性进行对比，从技术层面探索不同民族面部表情 之间的内在规律，丰富人机交互技术的内涵，对传承民族文 化遗产等方面具有重要的现实意义，也为后续开展少数民族 族群谱系等研究奠定良好的基础。因此，从服务民族的角度 上讲，本项目具有鲜明的特色。
项目简介
目前的虚拟人脸已经能够对基本 情感表情进行较好的虚拟仿真， 但这种仿真技术仅限于对单纯的 人脸进行表情模拟，并没有考虑 不同民族人脸在做同一表情时的 差异性。
在已有的表情合成技术的基础上。 对多民族的不同表情进行特征提取， 对取得的特征进行训练分类，并以此 为基础建立多民族虚拟脸谱。
研究意义及难点
民族人脸三维表情动画系统
指导老师： 主讲人：
背景介绍 项目简介 研究意义及难点 内容及目标
特色创新
• 人脸作为个体的门户，是人体上最具有表达力的部分，在人类的 交流中占据这举足轻重的地位。所以，对人脸及其表情的复制和 再现有浓厚兴趣。早期采用手工绘画、雕刻等，随着科学技术的 发展，多媒体表现、表达型绘制。可视化、虚拟实现等研究兴起 ，以及附加了真实生命应用要求的计算、图形和网络技术的迅速 发展，促使了人们通过计算机在人脸造型和表情方面的技术的成 熟。 • 人脸表情合成技术在电影制作、游戏娱乐、计算机动画、医疗诊 断、人机界面、辅助教学、以及刚兴起的虚拟演播等领域中广泛 应用。
•在基于Kinect建立人脸网格模型的基础上，我们采用对网 格进行分层建模，建立通过皮肤——肌肉——骨骼分层的 多民族人 人脸模型，以实现真实感的民族人脸表情动画。将人脸分 脸表情合 为柔性和刚性俩类，以解决单一网格或曲面模型所带来的 成 无法表示人脸各部位相对运动引起的可视部分变化的缺陷。
目标
MPEG—4
谢谢 ！
copyright@ 科苑风
意义
难点
对于利用技术手段从多个层面 探索不同民族情感和面部表情 之间的内在规律，丰富人机交 互与情感计算技术，传承民族 文化遗产等方面都具有重要的 现实意义。
人脸生理结构复杂，表情多 样多变，并且人脸表情涉及 多个器官协调运动。合成表 情涉及心理学、解剖学、人 脸组织结构学、形状几何学 等知识。
主要工作