基于主动外观模型的人脸合成技术 (2008年)

针对现有人脸表情合成中真实性欠佳或速度较慢的问题，提出了一种鲁棒的人脸表情合成方法。通过改进的主动外观模型（A A M）方法，对输人图像中人脸上的指定特征点进行自动检测跟踪，并以特征点为基础对人脸进行Delaunay三角分割、对齐和变形，在不同的人脸中建立有效的对应关系。通过图形计算器(GPU),对匹配的输人人脸和目标人脸进行加权渲染，得到新的人脸表情。为了提高人脸表情合成质量，采用色彩调整和边界过渡的操作，降低了不同人脸融合时带来的差异性。实验结果表明，与传统方法相比，该算法在计算速度上有较大的提高，在