【摘 要】
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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
【机 构】
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北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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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~~
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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
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