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申请/专利权人：人民卫生电子音像出版社有限公司;北京航空航天大学
摘要：本发明涉及表情重构技术领域，具体为一种基于深度神经网络的虚拟人面部表情动画生成方法，包括以下步骤：基于3D扫描环境，进行用户虚拟人物模型的面部三维数据捕获，并通过边缘检测和纹理映射调整三维模型的面部纹理和结构信息，生成面部特征编码。本发明通过对虚拟人物面部三维数据的精确捕获和细致的纹理及结构调整，实现了面部表情的高度自然和真实再现，结合实时音频分析，通过精细识别语音中的情绪与语调特征，能够生成与语音内容高度匹配的面部表情，提高了动画的表现力和观众的沉浸感，引入观众实时反馈进行表情调整，使得生成的动画更贴合观众的期待和情感体验，提升了虚拟表情动画的互动性和个性化，优化了用户体验。
主权项：1.一种基于深度神经网络的虚拟人面部表情动画生成方法，其特征在于，包括以下步骤：基于3D扫描环境，进行用户虚拟人物模型的面部三维数据捕获，并通过边缘检测和纹理映射调整三维模型的面部纹理和结构信息，生成面部特征编码；基于用户的实时音频输入，提取音频的特征，通过Transformer网络对音频特征进行分解，识别并提取音频中的语音和语气特征，对提取结果进行编码，转化为语音编码和语气编码，并生成匹配的唇形与表情参数，得到唇形与表情信息；基于所述唇形与表情信息，结合外部观众的实时反馈，包括观众的满意度信息，调整唇形与表情参数，优化表情的自然度和适应性，得到表情适应性参数编码；基于所述表情适应性参数编码和面部特征编码，通过堆叠因果Transformer网络，处理唇形动作和表情的合成，控制3D虚拟人物的面部表情，生成3D虚拟表情动画。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人民卫生电子音像出版社有限公司 北京航空航天大学 一种基于深度神经网络的虚拟人面部表情动画生成方法
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