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基于HMM及三维人脸模型的情感虚拟人研究

刘琳  
【摘要】: 人机交互技术是世界各国在21世纪重点研究的一项关键技术,它是当前信息产业竞争的一个焦点。虚拟人合成技术为实现和谐的人机交互提供了重要的理论与技术基础。 本文对情绪状态转移模型和三维人脸建模及表情合成技术进行了探讨和研究,编程实现了基于三维人脸模型的可以进行人机交互的情感虚拟人系统。在建立情感模型之前,首先研究了隐马尔可夫模型的基本思想和基本算法。在熟悉掌握HMM各种算法的前提下,对将要应用于情感建模的前向—后向算法,Viterbi算法,Baum-Welch算法进行了编程实现。在研究了基于HMM的情感模型的前提下,用Baum-Welch算法实现了情感转移概率矩阵和某种心情状态下表情输出概率矢量的参数估计。在情感模型构建的过程中,对刺激信号进行了更细致的划分,构造了情感模型的初始状态转移矩阵,为刺激信号进一步复杂化提供了一种可借鉴的计算方法。在三维人脸建模方面,本文以包含75个节点的Candide模型作为参数化面部模型,采用多边形表示法中的三角形网格的形式,应用参数法在VC++环境下实现了人脸模型。对网格进行纹理贴图后,通过对控制人脸大部分表情合成的AU(Action Units)的控制来合成人脸模型的面部表情,达到参数化控制的目的,进而可以实时和精确地合成多种表情。 实验表明,本课题设计的情感虚拟人系统所模拟得到的情感反应是符合人类情感行为规律的,为实现和谐的人机交互提供了一种可行的设计方法。


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