基于ICA算法的一般人脸动画模式表达

摘要

该文基于三维扫描数据抽取特定人面部特征点的三维运动,转化为FAP训练数据.然后通过对获取数据应用独立元分析获得一般人脸动画模式,最终使用ICA参数空间生成任意特定人的面部表情.实验结果表明,ICA比PCA给出更加紧致准确的一般人脸动画表达模式,当两种分量的数目相同时,ICA的重建误差比PCA的重建误差小.表情参数影响动画人脸不同部分的独立性和相关性,改善了不同表情人脸动画的真实性.