[发明专利]人脸表情动画生成方法无效

专利信息
申请号: 201310116515.3 申请日: 2013-04-07
公开(公告)号: CN103198508A 公开(公告)日: 2013-07-10
发明(设计)人: 张满囤;葛新杰;吴鸿韬;李智;魏玮;成于庆;肖智东;游理华;张建军 申请(专利权)人: 河北工业大学
主分类号: G06T13/40 分类号: G06T13/40
代理公司: 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 代理人: 胡安朋
地址: 300401 天津市*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 表情 动画 生成 方法
【说明书】:

技术领域

发明的技术方案涉及三维(3D)图像的加工,具体地说是人脸表情动画生成方法。

背景技术

目前可以找到一些3D人脸建模技术,例如激光扫描、立体视角照相机等都是基于计算机视觉的方法,这些方法成本高,很难普及,且需要高强度的计算。常用的三维人脸建模和动画的标准人脸模型可以由Poser、Maya、3D Max等软件制作并导出,但常常需要手动调整,操作比较繁琐,耗时长,效率低。

CN1383102A公开了一种三维人脸动画的制作方法,首先获取三维人脸网格模型,然后对模型进行功能区划分,根据各功能区的运动特性和功能区之间运动的相互影响,设计运动控制点;采用DFFD算法计算控制点对模型运动的影响;通过驱动控制点来驱动模型的运动,模拟真实的人脸运动。此方法的缺点是:采用三维激光扫描仪扫描真实的人脸生成三维人脸网格模型成本高,很难普及,并且获取的人脸三维数据只有形状没有结构信息,数据的噪声较大;CN101826217A披露了人脸动画快速生成方法,首先使用改进的主动形状模型算法检测出原始人脸图片中用于网格模型人脸匹配的若干个特征点的坐标;然后根据特征点信息完成网格模型与照片人脸的快速匹配,并对匹配后的网格模型的嘴区域进行细化处理,最后用人脸动画参数描述人脸基本口型及表情变化并以此参数流驱动网格模型,同时用基于薄板样条插值的网格形变方法变形细化后的网格模型生成动画。此方法的缺点是:特征点坐标获取需要预先进行算法检测匹配,此外对突出表达人脸表情的嘴部区域还需要进行单独的细化处理。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是:提供人脸表情动画生成方法,是一种基于运动捕捉数据的快速人脸表情动画生成技术,使用摄像机捕捉人脸正面照片作为纹理图,利用径向基函数(即RBF)技术对标准人脸模型变形,重新映射纹理产生个性化人脸,然后将个性化人脸模型分成不同的部分,再分别对每个分区进行变形,通过融合构建最终的人脸模型,进而生成人脸表情动画,有效克服了现有技术中三维人脸动画的制作成本高,逼真度低,操作繁琐,效率低的缺点。

本发明解决该技术问题所采用的技术方案是:人脸表情动画生成方法,是一种基于运动捕捉数据的快速人脸表情动画生成技术,步骤如下:

第一步,表演者面部表情的运动捕捉

通过运动捕捉设备记录生气、悲伤、厌恶、惊讶、恐惧和高兴六个基本表情的信息,通过用公知方法进行处理后,得到带有41个特征点的3D坐标的关键帧信息,所述41个特征点要在人脸表情突出特征点周围选取,即在前额、左眉、左上眼睑、右眉、右上眼睑、左下眼睑、左脸、鼻子、右下眼睑、右脸、上嘴唇、下巴和下嘴唇这些能够表现人脸表情的关键特征区域进行选点;

第二步,面部图像的人脸纹理图生成

通过照相机获得表演者面部正面图像,利用人脸纹理映射流程,进行图像融合,加上耳朵和牙齿生成人脸纹理图,从而完成纹理映射,重建人脸模型;

第三步,利用径向基函数对人脸变形

从已有的人体建模和动画软件Poser5.0中获得标准人脸模型,由第一步得到的41个特征点,计算获得每个特征点的权重系数,使用这些系数利用已有的RBF变形算法计算人脸模型所有特征点的位移,并利用RBF变形算法流程将标准人脸模型变形产生个性化人脸模型,从而产生个性化人脸模型所有特征点的坐标;

第四步,个性化人脸模型划分区域

利用个性化人脸分区和融合的流程,将第三步获得的个性化人脸模型根据人脸结构,分成21个部分,并划分为三个区域:上部区域,包括前额、后头部、左眉、左耳、左眼、左上眼睑、右眉、右耳、右眼和右上眼睑;中部区域,包括左下眼睑、左脸、鼻子、右下眼睑、右脸、上嘴唇和上牙齿;下部区域,包括下巴、下嘴唇、下牙齿和脖子,同时,将由第三步得到的个性化人脸模型的41个特征点的坐标和每个表演者的运动捕捉数据也分成相应的上述的三个区域。

第五步,个性化人脸模型分区变形和融合

分别对第四步中划分为三个区域的个性化人脸模型的每一区域用RBF变形算法对每一帧个性化人脸模型进行变形,然后将这三个区域的个性化人脸模型融合成一个整体人脸模型;

第六步,生成人脸动画

用第五步融合成的一个整体人脸模型,生成人脸表情动画。

上述人脸表情动画生成方法,所述人脸纹理映射流程是:开始→提取个性化人脸轮廓特征点→轮廓边界处理→融合图像,加上耳朵和牙齿生成人脸纹理图→确定索引坐标并与纹理图像位置相匹配→计算每个顶点纹理坐标→重建人脸模型。

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