基于图象的人脸重建及视频驱动的表情动画

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1、浙江大学博士学位论文基于图象的人脸重建及视频驱动的表情动画姓名：梅丽申请学位级别：博士专业：梅雨指导教师：彭群生;鲍虎军2001.6.1————————————丝一———————，———————一—一———————摘要人脸的造型和动画作为计算机图形学中一个独特分支已将近30年了，随着影视特技、电子游戏、可视电话、虚拟会议等应用的发展，这一研究领域越来越受到人们的关注。在本文的第一章我们将阐述人脸造型和动画技术构重要性及困难所在等相关问题。在第二章，我们将回顾已有的计算机人脸造型和动画技术，分别对它们的强项、弱势，及性能给出描述。并按内容的相似性进行分类。，／许多构造人脸

2、和人脸动画的方法需要昂贵的设备，如：激光扫描仪、活动的光谱条纹器等。但当我们手头没有这样昂贵的设备时，怎样基于一组实拍的人脸图像和一段表情变化的录像序列，重建出真实感的虚拟人脸并恢复出精确的脸部动画昵?本文就此问题展开深入的探讨。过去也有一些方法是基于图片数据去重建虚拟人脸并生成动画的，但它们在快速定制人脸或自动实现人脸动画方面均存在这样或那样的限制。本文根据给定的不同初始图象条件，给出重建真实感人脸的两个不同算法，并基于第二个方法重建出来的人脸模型，实现自动跟踪录像再现脸部动画的方法。，f，在第三章我们首先介绍基于立体图象对的△壁重建篁港。f其初始图象条件非常简单，即

3、取同一时刻拍摄的夹角不超过15度的任意两幅人脸图象。算法实现的过程是：首先在两幅人脸图像上交互标识特征点对．输入摄像机的广角参数，实现摄像机定标。进而匹配出两幅人脸图像上的其它对应点，实现模型的三维重建。我们用半自动方法来达到匹配目的：用手工编辑建立二维对应网格，得到初始人脸外形：然后采用鲁棒的最大似然立体匹配算法自动匹配出稠密的对应点．重建出表示人脸的散乱三维数据点团：最后利用这些稠密的三维数据点去迭代矫正和自适应细分手工编辑的三维初始人脸网格得到结果模型。鉴于所得网格往往存在噪声，我们用Laplace二阶算子对它进行光滑处理。由于三维网格的每个顶点与人脸图J√象上的

4、二维网格顶点一一对应，所以纹理映射的绘制相当简单夕卖验结果表明，该重建算法能处理复杂背景的人脸图象，省力，又有很强的真实感效果。第四章阐述了第二个人脸重建算法。／该算法要求给定的人脸图象具有预定义结构，即：特定人脸的正面和侧面正交图像，并预先提供～个内嵌肌肉向量的一般化的人脸三维多边形网格模型。我们采用snake技术自动适配人脸特征线，基于特定人脸的特征线相对于一般化的人脸模型上的特征线的位移，对一般化的人脸网格进行变分插值，适配特定人脸几何。然浙程丈学博}学位论文历_l=

5、j多分辨率样条技术产生无缝的人脸纹理镶嵌图，纹理映射后生成高度真实感的能以任意视线方向观察的特定

6、人脸。进而通过组合特定人腧的肌肉向鼙的运动，对模型进行变形，组、，苦台出特定入脸的备种表情√该算法同样能在廉价的Pc平台上实现，快速，简单而且具有真实感。它为计算机真实模拟特定入脸提供了一个简单而行之有效的方法。基予第二个方法茧建出来静人验模型，在第五章中，我们耀计算机褫觉技术和基于图像，翡方法通过跟踩录像实现篷凝枣赞麴垂≤酃：给定一个人簸静漾橡瓣本，对录豫系列的每～＼帧我们用～孝孛全耨黪技术皇动恢复A脸的位鬟和脸豁表情。我们嗣述续钱纯技术将一个三缝人脸模型适配到录像中的每⋯帧。用第四章的重建技术构造出寒的兰维人脸模型，具蠢预定义的动画结构，它包含了内嵌于网格的18个肌

7、肉向量和硝于嘴巴和眼囔张台的三个出顶点组成的局部区域。这一方法的优越之处在于：宅能鲁棒地恢复人脸的刚性和非刚性运动参数，即使魁大幅度刚性运动和剧烈的表情变化。因为算法考虑了人头完整的三维信息，即使是在跟踪多帧以后，躐踪仍然是稳定和精确的。而且算法的实现是自动的。依据跟踪出来的运动、6参数和重建模型，可班开发出许多应用0在我们的动画系统中，不需动画师的手工操作，角色就能岛圭绝给蠢姿势和表情。我们提信本文实现瓣算法具霄缀大的实蠲价值。它麓开发缀多戏用，翔：自然豹翔高瘦发展魄人撬交互爨露，虚拟协终，虚投学习秘教育等。关键词极线几何，摄像机定标最大似然立体算法@向Warping

8、，躅像校正，特征线，snal(e，变分插值痧分辨率榉奈，纹理映射，f肌肉向量基于图像的造型和绘制光漉场下／、山单纯形优。乜)<一受鏊一一一——————————————————————————————一一AbstractF∞i叠m。dewingandanimationisBOWattractingmoreattentionthaneverbefo辩谗{毽3。?e8≈8sanidentifiabieareaofc。mputergraphics。ltsdifficultyandimportancewiltbedescribedin。haDtef