一种基于面部运动单元的三维非真实感表情生成方法

摘要

本发明提出了一种基于面部运动单元的三维非真实感表情生成方法。首先，建立标准的三维面部中性模型以及与面部运动单元AU对应的三维模型基础训练集。其次，运用GAN网络生成扩增训练集。将三维模型基础训练集中的面部运动单元AU模型与目标对象模型作为GAN网络的输入，使用GAN网络生成目标对象的面部运动单元AU模型，扩增训练集。然后，对所要生成的目标对象的面部表情进行分析，输入人脸二维图像，使用神经网络分析人脸表情，获取表情的面部运动单元AU模型数据。最后，根据得到的面部运动单元AU数据信息，以及目标对象的相关面部运动单元AU模型数据，融合生成目标表情的三维模型。本发明不仅可以实现基础表情的表情仿真，也可以实现基于面部运动单元AU的表情迁移。