基于海量图像的真实感故事可视化生成

• 作者: 孙迪 张加万 潘刚 詹睿
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 讲故事 故事可视化 海量图像 图像过滤 显著性提取
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1479-1489
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 8445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2018.16765

摘要

通过对故事可视化领域进行深入研究,提出一个完整的故事可视化系统.首先利用自然语言处理对故事脚本进行解析,自动形成场景单元及关键字,根据关键字从互联网上搜索相应的图像序列;然后提出一种改进的前景自动提取算法,并分别采用不同的过滤策略获取所需的候选前景和背景图像;最后根据用户选定的图像合成单幅场景,并采用一致性优化算法来保持场景之间的连续性与一致性.实验结果证明,该系统能够智能地辅助用户生成故事图像序列,增加其认知和创作乐趣,有效地减轻用户创作的负担和约束,而对用户本身无需任何艺术背景要求.文中工作可用于儿童认知以及导演创作等应用领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张加万	天津大学软件学院	38	572	14.0	23.0
2	孙迪	天津大学软件学院	8	5	1.0	1.0
4	潘刚	天津大学软件学院	10	52	4.0	7.0
7	詹睿	天津大学软件学院	2	2	1.0	1.0