一种无标记点人脸表情捕捉与重现算法

提出了一种无标记点的人脸表情捕捉方法.首先根据ASM(Active Shape Model)人脸特征点生成了覆盖人脸85%面部特征的人脸均匀网格模型;其次,基于此人脸模型提出了一种表情捕捉方法,使用光流跟踪特征点的位移变化并辅以粒子滤波稳定其跟踪结果,以特征点的位移变化驱动网格整体变化,作为网格跟踪的初始值,使用网格的形变算法作为网格的驱动方式.最后,以捕捉到的表情变化数据驱动不同的人脸模型,根据模型的维数不同使用不同的驱动方法来实现表情动画重现,实验结果表明,提出的算法能很好地捕捉人脸表情,将捕捉到的表情映射到二维卡通人脸和三维虚拟人脸模型都能取得较好的动画效果.

基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法

在光学式运动捕捉系统中,标记点往往会出现近似或对称的分布结构,这使得在对标记点进行识别时容易引起混淆。基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法根据人体局部刚性结构把人体模板分割为多个子模板,使用空间仿射变换从运动捕捉数据中搜索与相应子模板误差最小的匹配点集作为最优匹配,并通过标记点跟踪实现对散乱数据的识别,解决了因标记点分布结构近似或对称而引起的混淆。对标记点缺失情况进行了重构。当出现错误匹配时系统能够自动检测并更正,整个过程无需人工干预。实验结果表明该方法能够正确识别标记点,标记点缺失情况重构效果比较理想,能够满足实时处理要求,证明了该方法的有效性。

基于序列帧的光学运动捕捉系统及实现

首先,给出了系统的结构图。然后,提出了光学运动捕捉系统中关键技术的解决方法。利用卡尔曼滤波算法进行标记点预测和跟踪,提高了跟踪的准确性。在三维重建之前还需要进行摄像机的三维重建,以便准确地得出标记点的空间位置,提出了标定摄像机的实用方法。由于误差的存在,对三维重建理想状态下的方法进行了扩充,使三维重建更易于实现。实验证明,文中提到的方法能得到理想的数据。

运动捕捉技术在影视动画制作中的应用研究

运动捕捉技术是影视动画制作中的新技术。在对运动捕捉技术分析的基础上,讨论了基于光学运动捕捉技术制作动画的原理和方法,并详细描述了标记点跟踪和三维重建等技术在影视动画制作过程中的应用。