Abstract-The frågan om att överföra ansiktsprestanda från en persons ansikte till en annans har varit ett område av intresse för filmindustrin och datorgrafik gemenskapen under ganska lång tid. Under de senaste åren har deformerbara ansiktsmodeller, såsom Active Appearance Model (AAM), gjort det möjligt att spåra och syntetisera ansikten i realtid. Det är inte förvånande att deformerbara ansiktsmodellbaserade metoder för överföring av ansiktsprestanda har fått ett enormt intresse för datorseendet och grafikgemenskapen. I detta dokument fokuserar vi på problemet med ansiktsöverföring i realtid med hjälp av AAM-ramverket. Vi föreslår en ny metod för att lära sig kartläggningen mellan parametrarna för två helt oberoende AAM, med hjälp av dem för att underlätta ansiktsprestanda överföring på ett mer realistiskt sätt än tidigare metoder. Den största fördelen med att modellera denna parametriska korrespondens är att den möjliggör en "betydelsefull" överföring av både den icke-rigida formen och texturen över ansiktena oavsett talarnas kön, form och storlek, och ljusförhållanden. Vi utforskar linjära och ickelinjära metoder för modellering av den parametriska överensstämmelsen mellan AAM och visar att den glesa linjära regressionsmetoden fungerar bäst. Dessutom visar vi nyttan av det föreslagna ramverket för en gränsöverskridande ansiktsbehandling som är ett intresseområde för filmdubbningsindustrin.
Asthana m.fl. I REF föreslogs en metod för överföring av ansiktsprestanda i realtid genom modellering av parametrisk korrespondens för 2D-bilder.
Facial Performance Transfer via Deformable Models and Parametric Correspondence
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}