人物造型模型与表演动画技术制作方法.docx

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人物造型模型与表演动画技术制作方法

人物造型模型与表演动画技术的制作方法

人物动画最显著的应用杲影视制作。

在《终结者II》、《玩具总动员》、《真实的谎言》、《夺面双雄》等电影的制作中都无不体现了人物造型橈型和动画技术的魅力。

动画师总在不断寻求更具发展潜力的动画系统，希望利用最新的学术研究成果来修改和扩展当前的动画制作系统。

人物造型模型就是使用图形建模工具，建立或者直接从真实环境中获取人物的三维模型。

由于人脸形状的复杂性和多样性，通过手工方法建立模型需要具备相应的生理学和图形学知识，并且需要较多的时间和精力，所以,目前的发展趋势是使用专用的设备或通过计算机视觉的方法自动获得人物的三维模型以及表面的颜色信息。

人物动画一直是计算机图形学中的一个难题，涉及人脸面部多个器官的协调运动，而且由于人脸肌肉结构复杂，导致表情非常丰富。

在现有的技术水平下，惟有表演驱动的人脸动画技术能实现真实感三维人脸动画合成的目的。

人脸形状获取

为了获得面部几何形态，通常有两种主要的输入途径：

三维输入和二维输入。

最近也有人提出从人类学的定义构造一个具备人脸各种特征的通用模型，并施加一定的约束，产生满足要求的特定人脸模型。

1•三维输入

几何建模器（geometricmodelers）是最传统的面部造型工具。

通过

标准的计算机图形技术可以进行人脸面部大多数器官的几何建模，并且可以设计任意的面部模型。

但由于面部结构的复杂性，该设计过程需要较多的时间和设计技巧。

使用三维扫描仪（3Dscanner）和编码光距离传感器（codedlightrangesensor）是获得人脸几何形状最直接的方法，这两种方法都是依据三角测量学原理。

CT（计算机x射线断层扫描）和MRI（核磁共振成像术）通常用于医学领域，这些方法不仅能够获取人脸的表面信息，而且还可以得到诸如骨骼和肌肉的内部结构。

这些附加结构对于更加精细的人脸建模和动画以及在手术模拟等医学应用中非常有用。

2.二维输入

基于立体图像的照相测量术可以获得面部形状。

先从不同的视点获取物体的两幅图像，运用图像处理技术得到两幅图像中的匹配点，通过三角几何学测量这些点的三维坐标。

由于自动搜寻匹配点是一个难题，所以有时需要在脸部描绘网格。

如果向面部投射一个规则的结构光（如线阵或方形网格），那么就可以直接从一幅二维图像中得到面部的三维形状。

3.人体测量学

基于人类学知识而不用图像可以辅助构造不同的人脸模型。

这种方法分两步构造一张新的人脸：

第一步，依据人体测量学统计数据产生对人脸形状的一组几何约束尺度集;第二步，用一个约束优化技术构造满足几何约束的曲面。

尽管该方法能快速创建出令人称道的人脸几何的变化，但不能在颜色、皱纹、表情和头发方面得到真实的再现。

模型重构和特定人脸适配

利用距离扫描仪、数字化探针或立体视差能测量得到人脸模型采样点的三维坐标，但获得的几何模型因为没有人脸结构信息，通

常不适于脸部动画。

而且从各种途径获得的三维数据通常是庞大的散乱点集合，所以，为了能够用于动画制作，往往需要对其进行几何构形，将得到的数据精简到最少，这样才有利于生成有效的动画。

入脸面部特征通常以相同的次序排列，人脸形态变化了，但基本结构不会变化。

因此，自然的想法杲建立人脸的一般网格模型，在这个模型中带有必需的结构和动画信息。

然后将该模型适配到特定人脸的几何网格，创建出个性化的动画模型。

当一般模型网格比采样数据网格的多边形少时，处理过程也包括了对采样数据的简化。

1.插值方法

假设大多数人脸的形状都可以由一个拓扑原型变化得来，那么,通过调整一个一般模型的构造参数可以建立不同的面部模型。

但是,这种参数模型仅仅局限于那些构造参数已知的情况，并且对特定人脸参数的调整非常困难。

在离散数据的多变量插值冋题方面，径向基函数（radialbasisfunction,RBF）插值方法是一个行之有效的工具,所以也适用于类似人脸这样高维曲面的近似或平滑插值。

现有的许多方法使用了基于RBF的插值技术，将一般人脸网格变化到特定人脸的形状。

这种方法的优点在于：

（1）通过插值可以得到丢失的数据点，所以源网格和目标网格不需要相同数目的结点;

（2）如果选择了合适的匹配点，数学上可以保证能够将源网格变形到目标网格。

2.计算机视觉方法

根据计算机视觉原理，通过分析目标物体两幅图像或多幅图像序列，恢复其三维形状，这就是所谓的从运动恢复形状（shapefrommotion）或从运动恢复结构（structurefrommotion）技札在这方面值得—提的是Pighin等人提出的高度真实感人脸建模技术。

首先，在多幅图像中手工定义一些相互对应的特征点，并使用计算机视觉技术恢复摄像机参数（位置、方向、焦距等）和特征点的坐标;然后，由这些特征点的坐标值计算出径向基插值函数的系数，并对一般网格进行变形;最后，通过使用更多对应特征点，将一般网格微调到与真实人脸非常接近的形状。

Pighin等人用了13个特征点完成初始的变形,而在最后的调整中附加了99个特征点，故需要很多人机交互工作。

3.深度图像分析方法

将三维深度数据通过柱面投影映射到二维平面，可以降低处理和分析难度。

Lee、Terzopoulos和Waters等人给出了一个基于激光扫描的深度和反射数据自动构造个性化人头模型的方法。

他们在一般网格适配之前使用了深度图像分析的方法，自动标记人脸特征点,包括眼睛轮廓、鼻子轮廓、嘴轮廓和下巴轮廓。

人脸变形技术

通过三维重构的特定入脸模型网格仍然有较多的顶点和多边形,只有建立了合理的变形机制才能对它们进行有效的控制。

1.弹性网格肌肉

—些研究者认为，力通过肌肉弧的传递作用于弹性网格，从而产生脸部表情，所以他们将人脸模型表示成定义在特定人脸区域上的各功能块的集合，由数十个局部肌肉块组成，并通过弹性网格相互连接，通过施加肌肉力对弹性网格进行变形，从而创建各种动作单元。

2.物理肌肉模型

Waters在人脸肌肉模型领域做出了开创性的工作，他提出了一个极其成功的人脸肌肉模型。

在该方法中，人脸用多边形网格表示,并用十几条肌肉向量来控制其变形，用基于线性肌和轮匝肌模型产生了生气、害怕、惊奇、高兴等情绪动画，如图1所示。

然而，按照生理学正确设置肌肉向量的位置是一项令人生畏的工作，至今还没有一个自动的方法将肌肉向量放置到一般或特定的人脸网格中去。

但该模型具有紧凑的表示形式并且独立于人脸的网格结构，所以得到了广泛的应用。

3•模拟肌肉（伪肌肉）

按照人类生理学的描述，基于物理的肌肉造型能产生真实感的结果，但只有通过精确的造型和参数调节才能模拟特定的人脸结构。

模拟肌肉（伪肌肉）提供了一个可供选择的方法。

4.体变形（volumemorphing）

上述的肌肉模型涉及到对人脸肌肉物理特性的模拟，计算复杂且耗时，大多不能用于实时应用。

人脸面部运动时，多数运动都集中在某些区域，所以在基于表演驱动的面部动画系统中可以使用局部体变形方法。

动画控制的表演驱动技术

通过手工逬行人脸模型的精细调整以获得生动的表情动画固然

可行，但这是一项极其乏味的工作，必须是熟练的动画师才能完成。

可以设想，如果三维角色面部的一些特征点运动与真实运动相吻合,那么，动画效果必然令人信服。

这就驱使人们研究基于表演驱动的面部动画控制方法，其根本思想就是使用各种手段跟踪表演者面部特征点的二维或三维运动轨迹，并使其控制三维面部网格的变形，最终生成动画序列。

如何定义面部特征点和如何跟踪特征点是这种技术的关键问题。

1.FACS和MPEG-4系统

美国心理学家PaulEkman和Friesen较早地对脸部肌肉群的运

动及其对表情的控制作用做了深入研究，开发了面部动作编码系统（FacialActionCodingSystem,FACS）来描述面部表情。

他们根据人脸的解剖学特点，将其划分成若干既相互独立又相互联系的运动单元（AU）,并分析了这些运动单元的运动特征及其所控制的主要区域以及与之相关的表情，并给出了大量的照片说明。

许多人脸动画系统都基于FACSoMPEG-4是一种基于内容的通用的多媒体编码标准，它将多媒体数据分为各种视频和音频对象，针对不同的对象使用不同的编码方法。

”人脸对象“是MPEG-4中定义的一类较特殊的对象，因为图像中最典型的物体就是人本身，而最受观众关注的部分就是人脸。

人脸对象主要包括两类参数：

脸部定义参数（facedefinitionparameters,FDP）和脸部动画参数（faceanimationparameter,FAP）OFDP参数包括特征点坐标、纹理坐标、网格的标度、面部纹理、动画定义表等脸部的特征参数。

与静态的FDP参数相对应的是动态的FAP参数,它分为10组，分别描述人面部的68种基本运动和7种基本表情。

FAP是一个完整的脸部基本运动的集合，它是基于对人脸细微运动的研究，与脸部肌肉运动密切相关，所以用FAP可以描述自然的脸部表情，当然也可以创作出夸张的非自然所

能达到的表情。