基于ICA算法的一般人脸动画模式表达  

General Face Animation Mode Expression Based on ICA

作　　者：王珂[1] 尹宝才[1] 郭金铜[1] 马淑燕[1] 

机构地区：[1]北京工业大学多媒体与智能软件技术实验室,北京100022

出　　处：《计算机工程与应用》2004年第32期59-61,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(编号:60375007);北京市自然科学基金(编号:D070601-01)

摘　　要：该文基于三维扫描数据抽取特定人面部特征点的三维运动,转化为FAP训练数据。然后通过对获取数据应用独立元分析获得一般人脸动画模式,最终使用ICA参数空间生成任意特定人的面部表情。实验结果表明,ICA比PCA给出更加紧致准确的一般人脸动画表达模式,当两种分量的数目相同时,ICA的重建误差比PCA的重建误差小。表情参数影响动画人脸不同部分的独立性和相关性,改善了不同表情人脸动画的真实性。This paper extracts face animation parameters from a specific person with different expressions by the method based on3D scan data.By using the Independent Component Analysis for capturing FAPs treated as training set,a vector space representation is formed and this space is called general face animation mode because it is dependent of specific people.Finally this paper proposes this space for creating facial expressions for any general people.The experimental results show such a representation affects correlation and independence of every part of face so that the realism of face animation with several expressions is improved.

关 键 词：面部动画参数空间 独立元分析 一般人脸动画模式 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]