基于改进深度学习的动画人物面部表情生成方法的研究

摘要

在动画人物面部表情设计与生成的研究中,常规的表情生成方法因图像细节特征不明显,导致生成的面部表情真实度不足。为了解决这一问题,提出一种基于改进学习的动画人物面部表情生成方法。以真实的人脸面部表情图像作为依据,利用改进深度学习设计级联分类器,从真实图像中提取出人脸表情特征图像,柔化图像边缘,增强特征细节。为了保证输入图像与生成表情图像之间内容和风格的统一性,从内容约束和风格约束两方面设计损失函数,优化判断网络,并在损失函数的约束下融合特征信息,生成动画人物面部表情。实验结果表明,设计的基于改进深度学习的表情生成方法的特征点定位准确,输入图像与生成图像之间的皮尔逊相关系数高,均方根误差小,生成的面部表情真实感得到了增强。