本课题研究从人物图像和视频中自动生成高逼真度且具有各种艺术风格的人物肖像和动画的理论与算法,并研制相应的软件系统。在视觉理论上,以原始简约图(Primal Sketch)理论为基础,通过建立上下文相关语法(Context-sensitive grammar),将三种分别针对头发、人脸、衣服的产生式视觉模型统一在图语法(Graph Grammar)的框架之下。这样既能通过改变语法配置,演绎出人像的多种复杂视觉模式,又能通过语义连接,建立各模式间的上下文关系,最后还能通过自底向上、自顶向下的双向计算策略,实现对人像的最优计算;此外,通过人工标注方法建立一个涵盖从底层到高层视觉模式的模板库,使图语法模型能适用于自然人物图像,并为自动生成具有艺术风格的人物肖像画奠定基础;最后,我们还将把单帧技术推向多帧,实现人物动画的自动产生。研究成果将开放在互联网上和移动平台上而得到广泛的应用。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
中温固体氧化物燃料电池复合阴极材料LaBiMn_2O_6-Sm_(0.2)Ce_(0.8)O_(1.9)的制备与电化学性质
基于多色集合理论的医院异常工作流处理建模
水中溴代消毒副产物的生成综述
基于直观图的三支概念获取及属性特征分析
制冷与空调用纳米流体研究进展
基于结构的ASCII艺术动画的自动生成技术
中国民间剪纸的计算机建模与自动生成方法研究
基于数据的三维计算机动画理论与方法
在计算机人体动画中建模算法的研究