一种基于区域分割和分段学的三维人脸动画制作的方法

摘要

本发明公开了一种基于区域分割和分段学的三维人脸动画制作的方法。它首先获取稀疏的三维运动捕获数据和三维人脸曲面网格；然后在三维人脸网格上标定运动捕获数据的对应控制点；分离运动捕获数据中的刚性和非刚性运动，并对齐运动捕获数据和静态人脸模型；基于运动捕获数据的位移向量的余弦距离和三维人脸网格顶点的流形距离对人脸模型的顶点进行聚类；对分割得到的曲面片训练分段径向基函数；边缘运动采用改进的Voronoi-Cell算法进行融合。本发明可以对单个人脸模型进行自动区域分割，并通过分段径向基函数对人脸非刚性运动进行建模，从而生成具有真实感的人脸动画。

主权项

1、一种基于区域分割和分段学习的三维人脸动画制作的方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：1)首先获取稀疏的三维运动捕获数据和三维人脸曲面网格；2)然后在三维人脸网格上标定运动捕获数据的对应控制点；3)采用聚类算法对三维人脸模型进行区域分割；4)分割得到的曲面片来训练分段径向基函数，控制三维人脸曲面网格的变形；5)对边缘运动采用改进的Voronoi-Cell算法进行融合；所述的对边缘运动采用改进的Voronoi-Cell算法进行融合：对于曲面片没有覆盖到的边缘顶点运动，把聚类后的标记点作为虚拟质心，对人脸网格上的顶点进行分类，为了判断某一个顶点是否属于某一个虚拟质心，首先计算这个顶点到每一个质心的距离，对每组标记点的对应特征点计算最小包围盒，然后采用启发式规则判定一个顶点是否属于一个或多个标记点组；条件1：顶点位于此标记点类的最小包围盒内；条件2：顶点到此标记点类的距离相比其他类的距离为最短；启发式规则1：如果顶点和一个标记点类同时满足以上两个条件，顶点属于此标记点类；启发式规则2：如果顶点和一个标记点类不能同时满足以上两个条件，顶点被认为是边缘顶点并被归类到满足Dist(C_i，v_j)≤α·s_i的一个或多个组，其中，Dist是距离函数，C_i是质心，v_j是顶点坐标，α＞0是放大因数，s_i是松弛系数；假设A＝{C_i|Dist(C_i，v_j)≤α·s_i}是顶点v_j的相邻质心的集合，为v_j分别分配一组权重：$\{w_{i,j}=\frac{\underset{C_m\in A,C_m\ne C_i}{\Sigma }\mathrm{Dist}(C_m,v_j)}{(N-1)\underset{C_n\in A}{\Sigma }\mathrm{Dist}(C_n,v_j)}\},$表示v_j属于C_i的程度，作为加权计算的权重，并通过Voronoi-Cell算法进行加权计算。