第 28 卷 第 1 期 计算机辅助设计与图形学学报 Vol. 28 No.1
2016 年 1 月
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics Jan. 2016
收稿日期：2014-12-24; 修回日期：2015-05-29. 基金项目：国家自然科学基金
(61379079, 61202207, 61472370, 61502433); 教
育部博士点基金(20124101120005).
吕 培(1986—), 男, 博士, 讲师, 主要研究方向为计算机动画、图像处理; 徐明亮(1981—), 男,
博士, 副教授, 博士生导师, CCF 会员, 主要研究方向为虚拟现实、群组动画; 谢 蕾(1983—), 女, 学士, 主要研究方向为计算机动
画、图像处理; 周 兵(1964—), 男, 博士, 教授, 博士生导师, CCF 会员, 主要研究方向为视频编码.
表情数据库无关的人脸表情转移
吕 培
1)
,
徐明亮
1)*
,
谢 蕾
2)
,
周 兵
1)
1)
(郑州大学信息工程学院 郑州 450001)
2)
(浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室 杭州 310058)
(iexumingliang@zzu.edu.cn)
摘 要: 为了提高人像的脸部表情质量, 提出一种面向同一人脸表情转移的方法. 该方法的输入包括 2 幅人脸图像、
中性人脸库以及人脸 blendshape 模型. 首先根据人脸轮廓面积, 从 2 幅输入人脸图像中选择一幅近正面人脸图像, 并
利用中性人脸库及人脸 blendshape 模板生成输入人脸的特定 blendshape 模型; 然后利用 blendshape 模型生成与输入
人脸图像匹配的三维人脸模型, 并利用 RBF 网格变形算法对其进行调整; 最后利用生成的三维人脸模型对 2 幅输入
图像进行扭曲, 并通过图像混合的方式生成表情转移图像. 实验结果表明, 文中方法能够生成自然的表情转移图像,
有效地提高原有图像中的人脸表情质量.
关键词：人脸表情; 表情转移; 网格变形; 图像混合
中图法分类号：TP391.9
Facial Expression Transfer without Expression Database
Lu Pei
1)
, Xu Mingliang
1)*
, Xie Lei
2)
, and Zhou Bing
1)
1)
(School of Information Engineer, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001)
2)
(State Key Laboratory of CAD&CG, Zhejiang University, Hangzhou 310058)
Abstract: This paper presents a method of facial expression transfer using expressions from same person. Its
target is to improve the quality of facial expressions in photos. The inputs of this method include two face
images, neural face database and template blendshape face model. Firstly, according to the contour of face
area, a near frontal face image is chosen from these two input face images. Secondly, based on the neutral
face database and template blendshape face model, a specific blendshape model for this person is generated.
Thirdly, using this blendshape model, the 3D face model of the input face is generated and refined using
RBF mesh deformation. Finally, with these two generated 3D face models, the two input images are distorted
and facial expression transfer image is generated. The experimental results show that the proposed method
can generate natural expressions transferred images and improve the quality of facial expressions in original
photos.
Key words: facial expression; expression transfer; mesh deformation; image composite
人脸表情转移在影视动画、视频游戏、社交娱
乐等领域的应用非常广泛, 吸引了大量计算机图
形学和计算机视觉领域的研究人员对该问题进行
研究. 在计算机图形学领域, 人们常常结合三维人脸
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