[发明专利]基于拉普拉斯变换的数据驱动人脸表情合成方法

权利要求书

1.一种基于拉普拉斯变换的数据驱动人脸表情合成方法，该方法包括：

(1)采集表演者脸部特征部位的运动；

(2)将步骤(1)中捕获的脸部特征部位的运动数据分解为脸部表情运动和头部刚体运动；

(3)载入中性目标人脸模型；

(4)计算中性目标人脸模型中各顶点的拉普拉斯坐标；

(5)采用拉普拉斯变形技术，将步骤(2)中分解所得的脸部表情运动迁移到中性目标人脸模型上，使得目标人脸模型具有与表演者一致的脸部表情；

(6)将步骤(2)中分解所得的头部刚体运动迁移到具有与表演者一致表情的目标人脸模型上，使得目标人脸模型具有与表演者一致的脸部表情与头部姿态。

2.根据权利要求1所述的基于拉普拉斯变换的数据驱动人脸表情合成方法，其特征在于：所述的采集表演者脸部特征部位的运动的方法如下：

在表演者的表情特征部位放置若干感光的马克点，使用光学运动捕获设备记录下这些马克点的运动。

3.根据权利要求1所述的基于拉普拉斯变换的数据驱动人脸表情合成方法，其特征在于：所述的将捕获的脸部特征部位的运动数据分解为脸部表情运动和头部刚体运动的方法如下：

捕获的脸部特征点的运动F_t与相应的脸部表情变化F′_t和头部刚体运动A_t，其中A_t包括旋转变换R_t和平移变换T_t，满足下式：

F_t＝R_tF′_t+T_t

式中，R_t是头部刚体运动的旋转变换，T_t是头部刚体运动的平移变换。

4.根据权利要求1所述的基于拉普拉斯变换的数据驱动人脸表情合成方法，其特征在于：所述的载入中性目标人脸模型的方法如下：

选择一个中性目标人脸模型，将该模型的几何信息和拓扑信息载入。

5.根据权利要求1所述的基于拉普拉斯变换的数据驱动人脸表情合成方法，其特征在于：所述的步骤(4)计算中性目标人脸模型中各顶点的拉普拉斯坐标的方法为：

一个顶点的拉普拉斯坐标可由该顶点的欧式坐标以及其所有相邻顶点来描述，计算公式如下：

δi=(δix,δiy,δiz)=vi-1diΣj∈N(i)vj]]>

式中，δ_i是顶点v_i的拉普拉斯坐标，d_i＝|N(i)|是集合N(i)中元素的个数，N(i)是顶点v_i的所有相邻顶点的下标所构成的集合。