27、第二人生虚拟形象自动3D面部拟合技术解析

第二人生虚拟形象自动3D面部拟合技术解析

1. 引言

3D虚拟环境有望成为后万维网时代的媒体接口之一。众多用户共享3D世界,并通过他们的虚拟形象相互交流。虚拟形象是3D虚拟世界中的数字角色,主要分为两种类型:一种是具有替代身份的“匿名”虚拟形象,能隐藏真实姓名,保护用户现实生活中的隐私;另一种是与真实人物相似的“身份”虚拟形象,可能对他人具有特殊意义,与现实生活中的人相关联。

虽然逼真的面部对于虚拟形象交流并非绝对关键,但在现实生活中,名人常被用于广告宣传,如电影明星、名人、运动员、政治家等。人类对人脸具有卓越的辨别能力,在3D虚拟世界的本地社区中,与亲密朋友相似的虚拟形象也可能具有重要意义。

然而,自行创建与真实人物相似的原创虚拟形象往往颇具难度。以Linden Lab的Second Life为例,它拥有超过1800万注册用户。Second Life的一大显著特点是高质量的计算机图形,用户可以在其市场中用林登币购买各种逼真的物品,包括服装、虚拟形象配饰甚至虚拟形象外观。尽管Second Life为所有居民提供了虚拟形象外观工具,但创建与自己相似的虚拟形象仍非易事,因为该工具虽然易于使用,但创建引人入胜的虚拟形象需要艺术和计算机图形方面的技能。

2. 第二人生中的虚拟形象外观

在Second Life中,众多虚拟形象生活在3D虚拟环境中,每个用户可以从任意视角观察世界。Second Life系统采用服务器 - 客户端模型,客户端(查看器)拥有虚拟形象的基础3D线框模型,但不传输每个顶点的位置,而是由服务器向所有客户端分发视觉参数数据包,系统共定义了218个视觉参数。

Second Life官方查看器包含一些内置工具,

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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