基于深度学习和表情AU参数的人脸动画方法

作     者：闫衍芙 吕科 薛健 王聪 甘玮 Yan Yanfu;Lyu Ke;Xue Jian;Wang Cong;Gan Wei

作者机构：中国科学院大学工程科学学院 

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFB1002203) 国家自然科学基金(61671426,61731022,61871258,61471150,61572077) 中国科学院大学优秀青年教师科研能力提升项目(Y95401YXX2) 中国科学院科研装备研制项目(YZ201670) 北京市自然科学基金(4182071) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2019年第31卷第11期

页      码：1973-1980页

摘      要：为了利用计算机方便快捷地生成表情逼真的动漫人物,提出一种基于深度学习和表情AU参数的人脸动画生成方法.该方法定义了用于描述面部表情的24个面部运动单元参数,即表情AU参数,并利用卷积神经网络和FEAFA数据集构建和训练了相应的参数回归网络模型.在根据视频图像生成人脸动画时,首先从单目摄像头获取视频图像,采用有监督的梯度下降法对视频帧进行人脸检测,进而对得到的人脸表情图像准确地回归出表情AU参数值,将其视为三维人脸表情基系数,并结合虚拟人物相对应的24个基础三维表情形状和中立表情形状,在自然环境下基于表情融合变形模型驱动虚拟人物生成人脸动画.该方法省去了传统方法中的三维重建过程,并且考虑了运动单元参数之间的相互影响,使得生成的人脸动画的表情更加自然、细腻.此外,基于人脸图像比基于特征点回归出的表情系数更加准确.

主 题 词：人脸动画 人脸运动单元 融合变形模型 深度学习 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2019.17682

馆 藏 号：203823196...