【摘 要】
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该文提出了基于稠密特征对应的人脸表情合成算法.这种方法较好的解决了传统表情变换算法中的两难问题,可以很好的表现表情变化中的纹理差异,合成真实感的人脸表情图像.对于基
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该文提出了基于稠密特征对应的人脸表情合成算法.这种方法较好的解决了传统表情变换算法中的两难问题,可以很好的表现表情变化中的纹理差异,合成真实感的人脸表情图像.对于基本表情以及复杂的人脸表情,都同样有效.此外该方法运算复杂度低,处理思想也更符合人们对表情变化的一般认识.该文给出了基于线性对象类的人脸图像视点变换算法.这种方法完全基于图像信息,不需要以3D模型作为中间过渡;同时合成的视点范围也没有任何限制,只要有对应的视点对样本图像即可.较好地解决了只有一幅输入图像下的大视点变换的困难问题.该文将人脸图像年龄变换分解成两部分:年轻变换和衰老变换.从心理学中人脸的相关假说出发,给出了基于平均脸的人脸图像年轻变换算法.利用衰老纹理模板,给出了基于衰老纹理映射的人脸图像衰老变换算法.这两种算法能够描述人脸年龄变化中脸部特征的主要变化,在现有的研究条件下,可以得到令人满意的结果.
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