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摘要:
提出一种基于状态异步动态贝叶斯网络模型(SA-DBN)的语音驱动面部动画合成方法。提取音视频语音数据库中音频的感知线性预测特征和面部图像的主动外观模型(AAM)特征来训练模型参数,对于给定的输入语音,基于极大似然估计原理学习得到对应的最优 AAM 特征序列,并由此合成面部图像序列和面部动画。对合成面部动画的主观评测结果表明,与听视觉状态同步的DBN 模型相比,通过限制听觉语音状态和视觉语音状态间的最大异步程度,SA-DBN 可以得到清晰自然并且嘴部运动与输入语音高度一致的面部动画。
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文献信息
篇名 基于状态异步DBN的语音驱动面部动画合成
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 面部动画合成 状态异步动态贝叶斯网络模型 异步约束 主动外观模型 感知线性预测 极大似然估计
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 180-183,188
页数 5页 分类号 TP18
字数 3573字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.02.039
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 赵勇 西北工业大学计算机学院 23 164 8.0 11.0
2 蒋冬梅 西北工业大学计算机学院 33 124 6.0 8.0
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
面部动画合成
状态异步动态贝叶斯网络模型
异步约束
主动外观模型
感知线性预测
极大似然估计
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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