"基于语义维度的人脸表情生成 (2011年) - 清华大学学报(自然科学版)" 本文是2011年发表在《清华大学学报(自然科学版)》上的一篇研究论文,由张申、贾娇、王晓慧和蔡莲红等人共同撰写。该研究聚焦于利用语义维度来生成具有丰富表现力的人脸表情。研究人员首先提出了七个与人类情感、态度和意图等情态信息密切相关的语义维度,这些维度包括但不限于快乐、悲伤、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶和中立等基本情绪状态。 在这一方法中,研究者对表情图像进行了语义维度的标注,即通过对表情图像的理解,将每个表情归类到上述七个维度中的一个或多个。接着,他们对人脸的各个器官(如眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴)的典型状态进行了量化,定义并提取了人脸局部状态参数。这些参数可以描述面部器官在表达特定情感时的形态变化,比如眼角的上扬、嘴角的弯曲等。 为了建立语义维度与人脸局部状态参数之间的关系,研究者采用了两种不同的建模方法:线性回归和人工神经网络。线性回归是一种简单的统计方法,用于找出变量之间的线性关系;而人工神经网络则是一种更复杂的模型,能够模拟人脑的学习和推理过程,处理非线性关系。实验结果显示,尽管两种方法都能建立映射模型,但人工神经网络在预测参数的精度和用户的主观感知评价上都表现出更好的性能。 这篇论文的贡献在于提供了一种创新的方法来生成与文本语义相匹配的人脸表情,这对于情感计算、虚拟现实、人机交互等领域具有重要意义。通过这种基于语义维度的生成方式,可以使得计算机生成的表情更加自然、贴切,从而提升用户体验和沟通效果。此外,该研究也为理解人类情感表达的复杂性提供了新的视角,并为后续的相关研究奠定了基础。 关键词涉及人脸表情生成、语义维度、人工神经网络和线性回归,表明了研究的核心技术和研究领域。中图分类号TP391和文献标志码A则分别代表了计算机科学技术和学术论文的标识,指出这是一篇关于信息技术领域的科学研究论文。文章编号1000-0054(2011)01-0080-05则提供了具体出版信息,便于读者查找和引用。
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