21、基于循环神经网络生成3D面部表情

基于循环神经网络生成3D面部表情

在当今的计算机图形学和人工智能领域，3D面部表情的生成是一个备受关注的研究方向。它在游戏、动画、虚拟现实等多个领域都有着广泛的应用前景。本文将深入探讨3D面部表情生成的相关技术，包括形状表示、现代面部建模方法、面部动画建模以及基于循环神经网络（RNN）的表情序列生成等内容。

1. 3D面部形状表示

3D形状表示方法可分为基于全局特征和基于局部特征两类。
- 全局形状描述符 ：如形状直方图和梯度直方图，基于全局统计分析来表示整个对象。
- 局部形状表示 ：
- 关键点 ：3D面部的代表点可以是基于张力、法线、曲率量化测量的独特点，也可以是眼睛、鼻子、嘴巴等周围的解剖标志点。例如，形状直径函数、热核签名、自旋图像和形状指数等。但关键点提取过程计算量大，且对遮挡敏感。
- 特征曲线 ：基于精确的鼻尖点检测，典型的3D面部特征曲线包括等深度轮廓、等测地线曲线和径向曲线。这些曲线的质量高度依赖于鼻尖检测的正确性，遮挡可能导致曲线不完整。
- 基于局部表面 ：基于局部区域几何属性的统计信息，如法线、测地距离、曲率等。与基于关键点的方法相比，这种方法在表示面部表情时更具鲁棒性。

大多数现有的3D面部特征表示主要用于面部识别，可能不适用于3D面部重建或合成。例如，给定3D面部点云模型，可以计算每个顶点的曲率来可视化和识别面部表情，但无法通过计算出的曲率重建3D面部。

2. 现代面部建模方法