人眼3D肌肉控制模型

根据解剖学原理及人眼运动特征,提出了一种人眼3D肌肉控制模型·该模型由内部模型和外部模型组成,其3D运动由3类共8条肌肉控制·模型建模及驱动比较方便,并已在PC机上进行了模拟·模拟结果表明,人眼模型逼真,可较好地模拟人眼运动及表情·

人舌及嘴部的3D肌肉控制模型

提出了一种人舌及嘴部三维肌肉控制模型.该模型根据解剖学结构及舌部运动特征,由内部舌体和外部嘴部组成.舌体运动由3类共6条肌肉控制,嘴部运动由3类共9条肌肉控制.模型建模及驱动比较方便,并已在PC机上进行了模拟,结果表明,舌体运动较逼真,可较好地模拟人舌及嘴部运动及部分表情.

人眼多线谱及其获取

该文给出了一种描述人眼运动及表情的多线谱表示及其获取的方法。该方法以人眼三维肌肉控制模型(3D-MCE)为基础,用一组归一化肌肉收缩量随时间变化的多线谱曲线来表示人眼运动及表情;给出了由单视频获取人眼多线谱的方法,通过跟踪人眼控制点的位移,计算肌肉收缩量,进而获得其随时间变化的曲线。实验结果表明,所获得曲线能较逼真地模拟人的眼部运动和部分表情。

基于人眼多线谱的MPEG-4参数计算

提出了由人眼多线谱计算MPEG-4相关人脸动画参数(FAP)的方法。人眼多线谱利用一组随时间变化的归一化肌肉收缩量表示人眼运动及表情,通过对其采样可获得视频各帧对应的归一化肌肉收量。根据三维肌肉控制人眼(3D-MCE)模型与MPEG-4标准模型在特征点、运动表示参数、坐标及尺度上的对应关系,可由归一化肌肉收缩量集计算相应FAP,以驱动任意基于MPEG-4标准的人眼模型。实验证明该方法所用数据量及计算量较小,所得MPEG-4参数可以驱动得到较逼真的人眼运动及表情。