【摘 要】
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对于三维人脸表情合成,基于设备的方法成本高、灵活度低,表情的重建依赖人脸扫描过程中原始人脸表情;基于图像的方法大部分以面部行为编码系统(FACS)为基础,存在FACS兼容性较好的部分模型表现粗糙问题、合成真实度较低等问题.针对于此,本文提出一种基于特征点预测的三维表情合成方法.在三维人脸重建效果较好的3DMM算法基础上,引人加权K近邻算法构建表情特征点预测模型,结合BFM表情模型与线性插值算法模型处理纹理遮挡问题.实验表明:该方法较于FACS结合简单模型方法细节表现更强、真实度更高;较于设备方法成本更低、
【机 构】
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贵州大学电气工程学院,贵阳550025;贵州交通职业技术学院,贵阳550025
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对于三维人脸表情合成,基于设备的方法成本高、灵活度低,表情的重建依赖人脸扫描过程中原始人脸表情;基于图像的方法大部分以面部行为编码系统(FACS)为基础,存在FACS兼容性较好的部分模型表现粗糙问题、合成真实度较低等问题.针对于此,本文提出一种基于特征点预测的三维表情合成方法.在三维人脸重建效果较好的3DMM算法基础上,引人加权K近邻算法构建表情特征点预测模型,结合BFM表情模型与线性插值算法模型处理纹理遮挡问题.实验表明:该方法较于FACS结合简单模型方法细节表现更强、真实度更高;较于设备方法成本更低、自动化程度更高、整体效果良好.
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