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摘要:
针对人脸表情数据的非线性分布特性,提出一种基于非线性联合学习的三维人脸表情合成方法.首先提出非线性联合学习理论,通过无监督回归将具有相同属性的三维人脸映射到相同的低维表达;其次,基于三维人脸的低维表达对低维表达进行重建操作,为给定的三维人脸合成表情,或基于样例表情进行表情的莺定向.另外,非线性联合学习方法还能有效地处理带噪声及不完整的人脸数据,获得完整的表情人脸.实验结果表明,文中方法的表情重定向合成结果及合成效率优于已有方法.
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文献信息
篇名 非线性联合学习的三维人脸表情合成方法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 表情重定向 表情合成 非线性联合学习 无监督回归
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 虚拟现实
研究方向 页码范围 363-370,376
页数 分类号 TP391
字数 6887字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卜佳俊 浙江大学计算机科学与技术学院 69 653 13.0 22.0
2 陈纯 浙江大学计算机科学与技术学院 134 1781 20.0 37.0
3 宋明黎 浙江大学计算机科学与技术学院 15 149 7.0 12.0
4 黄晓钦 浙江大学计算机科学与技术学院 1 20 1.0 1.0
5 林裕旭 浙江大学计算机科学与技术学院 2 26 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
表情重定向
表情合成
非线性联合学习
无监督回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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