动画视频在数据新闻可视化中的应用研究

动画艺术以其独特的表现力和趣味性深受广大受众的喜爱,近年来逐渐被应用于新闻传播领域。伴随着短视频兴起,动画视频在数据新闻可视化中应用越来越广泛,动画视频逐渐成为数据新闻可视化发展的新趋势。利用动画视频进行数据新闻可视化表达,信息传达条理清晰,可视化效果强;能还原应用场景,化抽象为具象,利用简单却意义丰富的表现手法将宣传者内在的、抽象的思想或情绪进行具体展现;能够满足受众碎片化视听阅读的需求,以直观、生动、高效的表达方式迎合当代人心理。但将动画视频应用于数据新闻可视化也存在制作成本高周期长、适用范围有限、交互性不足等限制,有待进一步优化。

基于单张图像的三维人脸建模与表情动画

在人机交互、数字娱乐等领域,传统的表情合成技术难以稳定地生成具有真实感的个性化人脸表情动画。为此,提出一种基于单张图像的三维人脸建模和表情动画系统。自动检测人脸在图像中的位置,自动定位人脸上的关键点,基于这些关键点和形变模型重建个性化三维人脸模型,对重建的人脸模型进行扩展得到完整的人脸网格,采用稀疏关键点控制的动画数据映射方法来驱动重建的人脸模型生成动态表情动画。实验结果表明,该方法稳定性强、自动化程度高,人脸模型与表情动画比较逼真。

多媒体数据库及应用

多媒体技术和网络技术使今天的人类迅速全面地进入信息社会，随着全社会的信息化，承载信息的媒体也逐步表现出多样化、数字化等特点，如图形、图像、音频、视频、动画等。与数值、字符等数据不同，这些媒体涉及的数据量庞大，且为非格式数据，一般称其为多媒体数据。

人体运动捕获数据压缩技术研究进展

数据驱动的角色动画技术是计算机图形学研究的热点之一.该技术依赖于对庞大的人体运动捕获数据的重用.为了便于存储和网络传输数据,高效实时的人体运动捕获数据压缩方法是非常重要的.文中从消除时域冗余、空域冗余及片段域冗余等多个角度对近年来的人体运动数据压缩方法进行介绍,总结归纳了人体运动捕获数据压缩流程,梳理出了人体运动数据压缩方法的分类原则,并以冗余类别为主线回顾与综述了人体运动压缩领域的最新研究成果.最后展望了该研究领域未来的发展趋势.

让表情更加迷人——人脸动画控制技术

计算机生成的人脸模型通常都采用网格与纹理结合的方式，当前的人脸动画技术可以分为网格控制技术、纹理控制技术以及动画数据驱动技术三个大的方面。

人工智能动画制作引擎开发研究

随着通信技术和硬件技术的发展,动画制作只有不断进行革新才能满足时代发展需求,但是高昂的动画制作费用、需要大量的人员以及耗时长都阻碍了动画的长远发展。基于此,笔者利用人工智能技术设计了新的动画制作流程,能够使动画制作更高效、成本更低、质量更好。

将一般函数曲面传给三维动画软件3DS的方法

本文分析了３ＤＳ中的。ＡＳＣ文件的数据结构，提出了用一般公式表示的曲面传递给３ＤＳ的方法，并给出了部分实例。

表演驱动的二维人脸表情合成

为了由视频进行驱动生成人脸表情动画,提出一种表演驱动的二维人脸表情合成方法。利用主动外观模型算法对人脸的关键点进行定位,并从关键点提取出人脸的运动参数;对人脸划分区域,并获取目标人脸的若干样本图像;从人脸的运动参数获取样本图像的插值系数,对样本图像进行线性组合来合成目标人脸的表情图像。该方法具有计算简单有效、真实感强的特点,可以应用于数字娱乐、视频会议等领域。

浅析新媒体时代数据动画的视觉表达特点

随着大数据时代的到来以及新媒体的迅猛发展,数字信息技术在传播领域得到广泛应用。伴随新的传播方式的出现,新媒体逐渐受到人们的关注。文章通过对新媒体时代数据动画的视觉表达进行讨论,从中探讨数据动画视觉表达的特点、对动画创作的借鉴,并对新媒体时代和大数据时代下的动画创作新特点进行研究。

电视数据新闻实践探索和路径再造——以广东广播电视台数说今日工作室为例

数据不仅改写了社交媒体时代个体的生活逻辑,也驱动着当下新闻生产方式的变革。对广东广播电视台数据新闻实践研究发现,其以温度讲述故事,注重空间维度的叙事,展现过程性的数字新闻文本,并通过主持人"离场化"营造沉浸式视听体验,以此打造形态多样的数据新闻产品。但同时,其工作室也面临着人才短缺、对数据处理浅层化等问题,由此,笔者提出了电视数据新闻的相关发展策略。

美国各州比较研究中的可视化时间图问题

本文思考的是在对美国各州的比较经验研究中一系列有关时间的问题,表明可视化生动地展示跨时间变化是如何能够提供概要统计所不能提供的信息的。文中讨论的问题包括前瞻性以及回应性政策、合适的跨时间货币测算方法、跨时间变量之间的恰当联系。与近乎一致的年度相关性的关系能够呈现出显著不同的散点动态。可视化工具能够帮助我们识别和更好地理解时间现象。对实践工作者的启示正如可视化有助于数据分析一样,可视化生动地展示跨时间变化有助于分析横截面时间序列数据。动态散点图展示了个体的分析单位、样本或者作为总体的人口的跨时间的变化。动画可视化能够使我们对经验现象的理解更丰满和有质感,能够激励深入思考,推进假设并检验假设。动画可视化能够突出时间要素。