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申请/专利权人：山东财经大学

摘要：本发明属于动画编辑技术领域，提供了基于双分支网络的三维表情动画编辑方法及系统，其技术方案为：高频区域划分模块利用曲率和基于新时空相关性准则改进的K‑Means聚类算法自动识别面部高频区域，提高了区域划分的合理性和准确性。粗略编辑分支网络用于编辑整个面部网格，以生成基本表情，精细编辑分支网络用于编辑面部高频区域，以完善表情细节，两者结合，既保证了表情编辑的精度，又保证了模型的运行效率。空间变化卷积的引入，使得两个分支编辑网络可直接提取不规则三维面部网格的空间特征，进一步提升了表情编辑的准确性。本发明很好地生成满足用户编辑要求、真实自然且细节丰富的表情。

主权项：1.基于双分支网络的三维表情动画编辑方法，其特征在于，包括如下步骤：计算三维面部网格的各个顶点的高斯曲率，曲率筛选后对顶点进行聚类，确定面部高频区域；通过粗略编辑网络，结合三维面部网格和控制点的位置变化进行粗略编辑，粗略编辑网络中，在所有采样残差块中均引入空间变化卷积和采样残差层，用以处理不规则的三维面部网格，以逼近用户期望的基本表情；通过精细编辑网络，基于面部高频区域和控制点的位置变化进行精细编辑，精细编辑网络中的采样残差块采用与粗略编辑网络中采样残差块相同的设计，通过训练精细编辑网络的参数来改变面部高频区域集合中的顶点位置，从而对各个高频区域精细变形，以逼近用户期望的表情细节；将基本表情和表情细节融合得到最终的新表情；曲率筛选的过程包括：将高斯曲率按绝对值大小排序后，利用肘部法则自动选取肘部位置处的曲率，将大于肘部位置处曲率的顶点标记为大曲率顶点；其中，所述利用肘部法则自动选取肘部位置处的曲率，具体包括：将肘部法则的成本函数设定为曲率的绝对值，肘部位置即为曲率绝对值下降幅度最大的位置；所述对顶点进行聚类，确定面部高频区域，具体包括：将面部网格的已知训练样本构成对应角色模型的表情动画序列；将输入的面部网格看作序列中的第一帧；计算任意两个顶点在表情动画序列中每一帧的相关程度值；其中，任意两个顶点在表情动画序列中每一帧的相关程度值为三部分的乘积，包括：第一部分为任意两个顶点在第一帧上的测地线距离，用以计算两个顶点之间的空间相关性，第二部分为任意两个顶点在两帧之间的位移向量的夹角，第三部分为任意两个顶点在两帧之间的移动距离的比值；第二部分和第三部分用以计算两个顶点的运动一致性；对所有相关程度值取平均，得到任意两个顶点的时空相关性系数；根据该时空相关性系数对面部网格顶点执行聚类操作，获得面部高频区域；对顶点进行聚类时，基于时空相关性准则对K-Means聚类算法进行改进，将顶点与聚类中心的时空相关性，作为聚类过程中衡量顶点与聚类中心相似性的指标，即时空相关性系数越大，表明顶点与聚类中心的相似度越高，分配到该类中的可能性就越高；基于改进的K-Means聚类算法，将其与肘部法则结合，以自动确定高频区域个数和范围，具体包括：对于不同的聚类数目，利用改进的K-Means聚类算法获得每个类的范围；根据肘部法则的成本函数定义计算得到成本函数值，成本函数值下降幅度突然变小的位置即为肘部位置，该位置处所对应的聚类数目即为高频区域的个数，该数目下由改进K-Means算法得到的聚类结果即为各个高频区域的范围。

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