面向卡通动画生成的表情特征提取技术与系统

【摘要】：二维面部卡通表情动画是二维卡通动画的重要组成部分,同时也是制作难度较高的一部分。在制作二维面部卡通动画中,视点和笔画作为面部手绘图的重要信息,在画师完成手绘图之前,这些信息已经在画师脑海里确定了,但是在计算机辅助卡通动画生成过程中,计算机并不知道这些信息,所以需要结合先验知识“推断”手绘图的视点和笔画信息。 本文对卡通面部手绘图视点和笔画信息的恢复进行了研究,在此基础上实现了一个自动识别卡通面部手绘图的视点和笔画信息的软件系统,旨在通过用户简单的输入和交互,自动恢复手绘图的视点和笔画信息,同时用户还可以校正识别错误的视点或笔画信息。 为了实现上述目标,我们需要完成下面五项工作：1)机器学习的样例生成。样例是机器学习的材料,所以快速获得这些样例是本课题研究的首要步骤,本文引入了从三维模型自动获取样例的方法。2)面部手绘图视点信息恢复。采用了支持向量机的方法,对样例进行分类学习得到分类模型,从而识别手绘图的视点。3)面部手绘图笔画识别。同样采用了支持向量机分类器的方法识别笔画信息。4)自动特征选取。对高维的特征空间进行特征选取,降低特征向量的维度,删除冗余度较高和相关度较低的特征,提高机器学习的效率。5)系统实现。实现面向卡通动画生成的表情特征提取系统,通过该系统通过用户交互得到手绘图的视点和笔画信息。