无监督实时面部动画生成：KINECT驱动的几何度量算法

本文探讨了"利用几何度量的无监督实时面部动画生成算法"，它旨在解决当前面部表情动画生成技术存在的问题。传统方法通常依赖于昂贵的捕捉设备、用户表情的预采集数据以及专业知识，这限制了其在普通用户中的普及。研究人员针对这些问题，选择了价格适中且易于操作的Kinect作为数据采集设备，提出了一种无预处理的面部表情捕捉方案。 首先，通过Kinect获取到的面部表情数据，算法提取关键的面部特征点。然后，通过几何度量方法建立了这些低层次特征点与高层次表情语义的关联，构建了一个基于权重和补偿策略的几何度量样本集。这种方法强调了几何结构在表情识别中的作用，使得算法能够理解不同表情之间的关系。 进一步，通过无监督学习，该算法自动分析样本分布，预测表情单元的变化范围，实现实时的表情参数提取。这种方法摆脱了对用户个性化表情数据的需求，提高了算法的通用性和实时性。 在生成面部动画阶段，研究者创新性地引入了控制点影响区域的概念，优化了拉普拉斯变形算法，以提升Blendshape通用表情基础模型的精确度。这使得生成的动画不仅逼真，而且在多人环境、部分遮挡等复杂情况下仍能保持稳定性。 实验结果显示，该算法表现出良好的性能，不仅采集灵活，易于使用，而且实时性强，适合普通用户的日常应用。在主观评价中，它凭借其高度的灵活性和易用性，显示出很高的推广潜力，对于推动面部动画技术在大众市场中的普及具有重要意义。 关键词包括Kinect（一种体感输入设备）、人脸跟踪、Blendshape模型（一种面部动画技术）、表情动画和表演驱动。整个研究采用了计算机视觉和深度学习的理论，将这些技术应用于实时面部动画生成，具有较高的学术价值和实用性。