一种三维人脸表情的去除方法

文档序号:6475038阅读:315来源:国知局
专利名称:一种三维人脸表情的去除方法
技术领域
本发明涉及一种基于表情模型的三维人脸表情去除方法,尤其涉及一种以建立表 情模型和表残差模型、基于统计建模的三维人脸表情去除方法。
背景技术
三维人脸表情在日常生活和交流中起着重要的作用,它与人的生理和心理行为有 着密切联系。越来越多的研究人员开始对人脸表情进行研究。因为人脸表情变化会影响自 动人脸识别系统的准确率,所以表情去除的研究也逐渐成为研究领域关注的问题。三维人脸表情去除技术是研究领域的新问题,缺少已有的成熟方法作为参考。如 何对表情进行定量度量是该技术需要解决的难题,目前缺少对表情进行定量度量的有效方 法。因此,本文提出的三维人脸表情去除方法能够有效解决上述问题。

发明内容
本发明的目的在于提供一种基于表情模型和表情残差模型的三维人脸表情去除 方法,其步骤如下(1)三维人脸模型非刚性变形对齐将通用模型G向每一个三维人脸模型0进行 非刚性对齐,并用变形后的通用模型代替原来的三维人脸模型;步骤(1)采用的变形方法是基于能量最小化的迭代变形方法。定义了两个能量函 数,分别是平滑误差函数
权利要求
一种三维人脸表情的去除方法,步骤如下1)三维人脸模型非刚性变形对齐将一个通用人脸网格模型向每一个待处理的三维人脸模型进行非刚性变形对齐,变形后的通用网格模型在形状上与原来的模型保持一致;用变形后的网格模型代替原来的三维人脸模型,用于后续步骤;2)建立表情空间经过步骤1)处理后,选取某类情感表情模型若干个组成表情模型训练样本集,其中每个模型分别对应不同的人;利用主测地分析方法对该训练集中样本的法向量特征进行分析,得到主测地子空间的投影矩阵,以及该训练样本集中的模型经投影后,在主测地子空间中的表示,该子空间即为表情空间;3)表情残差空间的计算按照步骤2)中的样本选取方法,对表情模型训练样本集中的每个情感模型,找到与之对应的中性表情模型,组成一个样本对;将符合上述要求的所有样本对组成表情残差模型训练样本集;对该样本集中的每个样本对,计算其表情残差向量,所有计算得到的表情残差向量组成表情残差空间;4)建立表情空间和表情残差空间的映射关系经过步骤2)和步骤3)的计算后,得到样本集在表情空间和表情残差空间中的表示,利用径向基函数回归方法建立两个空间的映射关系;5)表情残差推导及表情去除对每个情感测试模型,首先按照步骤2)中方法计算其在表情子空间中的低维表示;其次利用步骤4)中得到的空间映射关系,推导出其表情残差;最后,利用泊松变形的方法将推导出的表情残差作用于情感模型,确定出向导,基于向导的梯度场计算,从而达到表情去除的目的。
2.根据权利要求1所述的基于表情模型的三维人脸表情去除方法,其特征是步骤1) 的非刚性变形技术采用了迭代的能量最小化方法。
3.根据权利要求2所述的基于表情模型的三维人脸表情去除方法,其特征是步骤(1) 迭代的能量最小化方法如下定义式(1)和式(2)所示的两个能量函数,分别是平滑误差函数
4.根据权利要求1所述的基于表情模型的三维人脸表情去除方法,其特征是步骤2) 的建立表情空间是采用主测地分析对该训练集中样本的法向量特征进行分析,得到训练样本在主测地子空间中的表示,该子空间即为表情空间。
5.根据权利要求1所述的基于表情模型的三维人脸表情去除方法,其特征是步骤3) 中的表情残差计算用于度量同一个人的情感模型和中性模型之间的变化差异,表情残差空 间可以用于定量描述某种的表情变化规律。
6.根据权利要求1所述的基于表情模型的三维人脸表情去除方法,其特征是步骤4) 中采用径向基函数回归的方法建立表情空间和表情残差空间之间的映射关系。
7.根据权利要求1或6所述的基于表情模型的三维人脸表情去除方法,其特征是步 骤⑷中使用的径向基函数如公式⑷所示
8.根据权利要求1所述的基于表情模型的三维人脸表情去除方法,其特征是步骤5) 采用的表情残差推导方法需要首先,计算测试情感模型在表情空间中的低维表示;其次, 利用步骤4)中得到的空间映射关系,推导出其表情残差;最后,利用推导出的表情残差对 测试情感模型进行变形。
9.根据权利要求1所述的基于表情模型的三维人脸表情去除方法,其特征是步骤5) 中采用变形技术是基于泊松方程的变形技术,其线性系统如下式AU = b-^(cot(ay) + cot(^)) jeN(i)Aii =-Σ A>k i = jkeN(i)0其它其中i,j是网格顶点的索弓I,N(i)是网格顶点i的邻接顶点索引,Aij是距阵A的(i, j)位置的分量,U是变形后网格中任一顶点的坐标分量,b是安装表情残差修改后梯度向量 场的散度,矩阵A是拉普拉斯算子在网格M上构建的一个稀疏矩阵,Cii1是网格中索引为ι和j+Ι的顶点相连的边、(J+1)与网格中索引为j和j+Ι的顶点相连的e」,(J+1)的夹角,β ij 是网格中索引为i和j_l的顶点相连的边、(η)与网格中索引为j_l和j的顶点相连的eo-D.j的夹角。
10.根据权利要求1所述的基于表情模型的三维人脸表情去除方法,其特征是步骤5) 中基于向导的梯度场计算是对每个三角面片、建立局部坐标系,然后用推导出的表情残差 &进行变换。
全文摘要
本发明公开了一种三维人脸表情去除方法,步骤如下(1)三维人脸模型的非刚性对齐;(2)建立表情空间;(3)表情残差空间的计算;(4)建立表情空间和表情残差空间的映射关系;(5)表情残差推导和表情去除。本发明可有效去除三维人脸模型上的表情,得到中性模型。
文档编号G06T17/00GK101976454SQ20101029677
公开日2011年2月16日 申请日期2010年9月26日 优先权日2010年9月26日
发明者吴朝晖, 潘纲, 韩松 申请人:浙江大学
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