论数字时代视听作品独创性程度的衡量及其判断——以脸部特效为切入点

数字时代出现了多种新型“连续画面”,其是否具备法定视听作品的独创性,关键是如何对独创性的“程度”进行量化。然而既有的视听作品独创性判断标准,因其过于“抽象化”而较难适用。为衡量这些新型“连续画面”独创性的“程度”,运用法理和技术相结合的研究方法,综合创作结果和创作过程,从典型案例“梦幻云”脸部特效侵权案切入,可得出如下结论:在衡量因素上,除了应注意区分脸部特效的分层次表达,还应排除智能人机交互预设的创作内容;在独创性标准上,则应确立范围上聚焦连续画面、画面衔接具有逻辑性以及画面呈现具备动态性三个标准。

以护士为中心的多学科协作护理对脸部烧伤患者的影响

目的探讨以护士为中心的多学科协作护理对脸部烧伤患者的影响。方法选取该院2022年5月至2023年6月收治的62例脸部烧伤患者作为研究对象,采用随机数字表法分为常规组和研究组,每组31例。常规组患者仅给予常规护理,研究组患者采用以护士为中心的多学科协作护理模式。比较两组患者护理前后心理状态、疼痛程度、炎症因子水平、创面恢复情况及生活质量。结果两组患者护理前焦虑自评量表(SAS)、自尊量表(SES)、视觉模拟评分法(VAS)评分比较均无差异;研究组患者护理后SAS、VAS评分均明显低于常规组,SES评分明显高于常规组,差异均有统计学意义(P<0.05)。两组患者护理前白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)水平比较均无差异;研究组患者护理后IL-6、TNF-α水平均明显低于常规组,差异均有统计学意义(P<0.05)。研究组患者创面缩小率明显高于常规组,创面愈合时间明显短于常规组,差异均有统计学意义(P<0.05)。两组患者护理前生活质量(4个方面)比较均无差异。研究组患者护理后心理、生理及社会关系维度评分均明显高于常规组,差异均有统计学意义(P<0.05);两组患者护理后环境维度评分比较无差异。结论以护士为中心的多学科协作护理能有效缓解脸部烧伤患者心理应激及疼痛,降低患者炎症因子分泌,促进患者创面愈合,提高其生活质量。

脸部动画中的肌肉和皮肤动态模型

本文提出了以脸部组织学、解剖学和生物力学特点为基础的脸部肌肉和皮肤运动的动态模型 ,该模型以分层设计的规则逻辑网格构造脸部轮廓 ,以脸部动作编码系统的运动单元为依据建立分层仿真的组织模型 ,采用肌肉的动力和弹力性能及皮肤层的体保持力和位恢复力性能控制脸部组织运动 。

人物脸部图片的修改与实现

包括人脸表情修改在内的人体生物特征的操作技术,涉及的脸部图像处理是图像处理学科的技术难点。研究了影响人脸识别技术实用化的一些因素,提出了开发人脸识别与修改技术的方法,开发出一个人脸图像处理系统,主要用于图片中人脸部位的变换与修改,为今后开发性能优良的人脸识别与修改系统奠定基础。

脸部表情动画建模方法的研究与实现

本文提出了一种分层设计的规则逻辑网格的脸部轮廓造型法，同时，以脸部动作编码系统ＦＡＣＳ（ｆａｃｉａｌａｃｔｉｏｎｃｏｄｉｎｇｓｙｓｔｅｍ）为依据，以脸部解剖学和生物力学特点为前提，提出了研制各种肌肉运动的调节器，通过合理使用和协调有关肌肉调节器产生相应的脸部表情的动画．

迷因理论视域下抖音脸部特效短视频的传播研究

抖音的特效玩法是其平台特色之一,特别是其脸部特效深受用户喜爱,但是抖音脸部特效在传播过程中被用户赋予了不同意义,成为一个又一个“梗”。本文基于迷因理论,分析抖音脸部特效短视频从模仿、扩散到异变的传播机制,以及在迷因传播过程中产生的“面具狂欢”、圈层固化、审美趋同等问题,认为要优化脸部特效短视频的传播还需要平台从视频制作和观看两方面入手。

自我的数字化:基于抖音平台AR脸部特效使用研究

以短视频平台抖音为例,试解读用户的使用行为,并分析特效可能对用户产生的影响,发现用户这一行为在具身互动的过程中同时包含了自我观察与自我呈现,通过对抖音中用户的访谈与对用户生产内容的案例分析,发现在使用过程中AR脸部特效降低了用户进行自我呈现的成本,但也造成了用户的自我符号化。用户的自我认知发生改变,也产生了数字化身与现实自我的矛盾。

基于人工情感的脸部表情识别的研究

脸部特征的提取和各种特征所代表的表情状态是识别是脸部表情识别过程中的重要步骤。该文研究了脸部表情识别方面的一些进展,概括论述了面部表情识别的主要研究内容,以及图像预处理,特征提取,图像识别和表情识别的主要算法和方法。研究表明,在正面人脸和无背景时识别效果较好;在复杂背景下,或人脸被部分遮挡或角度偏转角度较大时,识别效果不好,它的识别效果离实用还有较大的距离,还需要进一步研究。

MPEG-4脸部运动的编码和解码

MPEG-4通过脸部定义参数FDP和脸部运动参数FAP来对人脸对象进行编码,从而获得码率极低的视频流。本文主要讨论了MPEG-4中人脸对象这类视频码流的结构以及参数编码和解码的过程。

基于脸部审美规则建立的汽车前脸评价模型

汽车文化来源于西方,相当一部分中国消费者对汽车不了解、对汽车的审美懵懵懂懂。他们判断汽车的美丑往往基于他们以往的审美经验,比如以判断人脸美丑的逻辑判断汽车前脸的美丑。为了适应这样的审美方式,文章将人脸审美研究引入汽车审美研究中,以人脸模型为参照建立起汽车前脸的量化模型。基于这个模型汽车设计研究者可以方便地将汽车脸谱的设计与人脸表情、个性、面相的表达相比对,做进一步的设计方案评估和汽车脸谱审美分析规则研究等。在这一模型中,汽车前脸被量化为39个关键点构成的模型,39个关键点分别定义了前脸轮廓、引擎盖折线、前大灯、格栅等前脸关键要素,抽象而全面地概括出一个汽车前脸的视觉形象。

中国汉族人群脸部特征相关SNP位点研究

脸部形态是人类重要的生物特征之一,了解脸部形态特征的遗传基础在群体遗传学、发育生物学和法庭科学中具有重要意义。本研究针对中国汉族成年男性人群1177名个体,在高分辨率三维人脸图像的17个脸部特征点中提取出136组欧几里德距离(Euclidean distance)表型。结合3×低深度测序数据,用线性回归分析了125个已报道的与脸部形态显著相关的SNP位点和136组脸部表型之间的相关性。结果表明,在经过多重校正后,来自10个不同基因区域的12个SNP位点与一个或多个脸部特征显著相关(显著性阈值P<1.35×10^–3),解释了年龄和BMI指数校正后3.89%脸部表型差异。相关SNP位点包括TEX41 rs17479393,PAX3 rs974448、RAB7A/ACAD9 rs2977562、DCHS2 rs9995821、DCHS2 rs2045323、C5orf50 rs6555969、SUPT3H/RUNX2 rs1852985、MSRA rs11782517、EYA1 rs10504499、GSC rs2224309、DICER1 rs7161418和DHX35 rs2206437。本研究结果对揭示中国汉族人群脸部形态的遗传机制和脸部特征的遗传推断提供了参考数据。

脸部特征定位方法

脸部特征定位是人脸分析技术的一个重要组成部分 ,其目标是在图象或图象序列中的指定区域内搜索人脸特征 (如眼、鼻、嘴、耳等 )的位置 .它可广泛应用于人脸检测和定位、人脸识别、姿态识别、表情识别、头部像压缩及重构、脸部动画等领域 .近年来 ,该领域的研究有了较大的发展 ,为了让相关领域内的理论研究和开发人员对目前的进展有一个全面的了解 ,将近年来提出的脸部特征定位方法根据其所依据的基本信息类型 ,分为基于先验知识、几何形状、色彩、外观和关联信息等 5类 ,分别作了介绍 ,同时 ,对各类方法的性能作了一些比较和讨论 。

人体脸部灰度图像上色的改进算法

采用分块多分辨率上色方法 ,首先对低分辨率灰度图像上色 ;然后再对高分辨率图像做颜色变换 基于亮度、邻域信息和空间相关性的相似性测度控制像素的上色 实验结果表明 ,该算法可以改进脸部图像的上色效果 。

脸部特征点定位方法综述

人脸识别技术极大推动了图像处理、模式识别、计算机视觉等诸多学科的发展。人脸部特征点的定位是人脸识别中的关键步骤,定位准确与否直接关系到后续应用的可靠性。系统综述了特征点定位六大类方法,分为基于灰度信息、先验规则、几何形状、统计模型、小波和3D方法,并给出了对各方法的性能评价以及对未来的展望。

脸部认知中种族和性别判断的知觉不对称效应

目的探讨中国被试者在进行人脸种族属性、性别属性和种族性别联合属性判断任务时的认知规律。方法本研究采取眼动跟踪技术和移动窗口实验方法。结果研究揭示了无论是人脸种族属性认知、性别属性认知还是联合属性认知,都是以眉毛和眼睛作为人脸认知的关键区域;在人脸认知过程中,被试者都是以人脸的右部区域作为信息提取的优势区域。结论人脸种族属性的认知绩效最好,性别属性和联合属性的认知绩效相对较差,脸部区域形成人脸认知的知觉不对称效应。

基于YCbCr模型的巷道监控中矿工脸部图像识别

矿工脸部区域的分割对于快速检索煤矿监控图像存档资料中矿工图像有十分重要的实际意义。在典型监控角度方向采集了巷道中矿工的监控图像。为了在低照度的巷道监控图像中分割矿工的脸部,研究了在YCbCr颜色模型的各分量中矿工脸部肤色的统计特征;在Cr分量空间,采用统计上限和下限阈值的方法分割出肤色区域像素和相似色度的背景像素;对脸部区域的二值图像进行邻域平滑处理和再次分割,大幅度降低背景像素的影响,缩小脸部区域的范围。试验结果表明,该方法计算简单、速度快,能成功地分割巷道监控图像中的脸部区域。

基于先验知识改进Snake模型的脸部特征分割

针对传统Snake模型在脸部特征分割中遇到的边界泄漏问题 ,给出两种局部信息用于边缘增强 ,改进了外力场 ;引入了预测 /校正两步形变Snake模型的概念 ,将Snake模型在内力和外力作用下的形变结果作为Snake轮廓新位置的预测 ,然后用目标形状的先验知识对预测结果进行校正 ,使得Snake的形变由预测 /校正两步来完成 在分割脸部特征时 ,构造了对Snake形变进行校正的准则 实验结果表明 ,该预测

一种基于三维深度数据的脸部特征检测方法

提出了一种表征曲面上某点局部形状的新方法———曲率符号分布形状描述子(CurSignTration).根据高斯曲率和平均曲率的符号确定曲面上点的形状分类,对某点邻域内所有点的形状按编码进行统计,将统计结果归一化后得到的直方图作为该点的CurSignTration.CurSignTration描述了三维深度图像中某点邻域的形状分布状况,对给定的三维深度数据点建立了一种除坐标之外的特征信息.这种表征方法对平移、旋转及镜像变换具有不变性.结合基于外观的人脸特征检测方法,用CurSignTration可以对人脸的三维深度图像进行姿态不变的脸部特征检测.对15张三维深度人脸图像的特征点检测结果表明了CurSignTration的有效性.

基于脸部和步态特征融合的身份识别

提出了一种将脸部和步态特征相结合,应用于智能监控系统进行远距离视频流中身份识别的新方法。该方法首先分别采用隐马尔可夫模型(HMM)和Fisherfaces方法进行步态和脸部的识别,之后将这两个分类器得到的结果进行匹配级的融合。对从不同方向采集的31个人的视频序列进行分析实验,结果表明将脸部和步态特征相结合进行身份识别具有很好的鲁棒性,其识别性能也优于只采用脸部或步态单一特征的识别方法。

融入错误图像模型的脸部缺损修补恢复三维建模

在脸部残缺修补建模过程中,匹配图像无明显匹配关键特征,形成匹配错误,造成建立的三维人脸模型特征偏移。为了避免上述缺陷,提出了一种融入错误图像识别模型的脸部残缺修补三维建模方法。建立错误图像识别模型,从大量的脸部图像中识别出错误图像,从而为脸部缺损修补三维建模提供依据。根据采集的大量脸部图像,利用多目标三维重建技术,建立脸部缺损修补三维模型。实验结果表明,利用该算法进行脸部缺损修补三维建模,可以极大的提高建立脸部模型的真实度,降低了建模过程中的误差,取得了令人满意的效果。