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14612王涵new
第27 卷 第 5 期 计算机辅助设计与图形学学报 Vol. 27 No.5
2015 年5 月 Journal of Computer-Aided Design Computer Graphics May 2015
视频驱动的语义表情基动画方法
1,2) 1)
王 涵 , 夏时洪
1) ( 中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室/移动计算与新型终端北京市重点实验室 北京 100190)
2) ( 中国科学院大学 北京 100049)
(wanghan01@)
摘 要: 为了重用视频内容中的表情信息, 提出一种语义表情构造与语义表情参数优化方法. 首先从带有噪声的稀
疏特征点中定义出人脸表情的语义信息; 然后在语义表情空间中优化求解出最优表情参数, 以提高人脸动画的真实
感. 该方法既不需要标定相机参数, 也不需要预先建立表演者的 3D 人脸模型及其表情基, 因此除了可用于网络视频
的表情重用, 也可用于开发实时在线的网络社交等. 实验结果表明, 对于头部摆动的俯仰角和侧角在[15, 15]范围
内的原始视频, 文中方法能够实时合成稳定、逼真的表情动画.
关键词:视频驱动人脸动画; 表情基动画; 语义表情
中图法分类号:TP391
Semantic Blendshape Method for Video-Driven Facial Animation
Wang Han1,2) and Xia Shihong1)
1) (Beijing Key Lab of Mobile Computing and Pervasive Devices, Advanced Computing Research Laboratory, Institute Of Computing Technology
Chinese Academy Of Sciences, Beijing, 100190)
2) (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100049)
Abstract: This paper proposes a novel method about semantic expression definition and optimization. The pro-
posed method solves the real-time video-driven facial retargeting problem. First, it defines a set of semantic val-
ues, which represents the expression, from sparse 2D feature points with noise. Then, an extended optimization
solved in semantic space is employed to improve the quality of expression retargeting. The method neither needs
to calibrate camera, nor requires user-specific training to construct the special 3D model and blendshape. So, the
proposed algorithm can be applied widely for retargeting expression of network video, real-time social networks,
and so on. The experiments demonstrates that the proposed method can achieve accurate and stable facial anima-
tion results with the pitch and yaw ranged from 15 to 15.
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