基于加权混合融合变形的虚拟人情感表达

随着相关技术的发展,基于虚拟现实的人机交互技术越来越受到人们的关注。虚拟人作为一种直观的交互对象,在虚拟现实环境中扮演着十分重要的角色。在构建富有亲和力的虚拟人的过程中,制作虚拟人情感表达不可或缺。目前,主流的三维虚拟人情感表达主要依赖设计师手动制作面部表情动画,过程冗长,耗时费力。针对上述问题,该研究提出一种基于加权混合融合变形的虚拟人情感表达生成方法。该方法可以基于任意给定人脸表情图像,估计出三维虚拟人的目标混合形状(blendshape)的系数,进而自动化生成三维人类表情动画。实验结果表明,该方法具有较强的通用性和可迁移性,可有效减轻设计师制作情感表达面部动画时的工作量。     

基于Lucene的全文检索系统的设计与实现

Lucene是一个全文索引引擎工具包,具有访问索引效率高、支持多用户访问、跨平台等优点.把Lucene的索引与全文检索数据库的索引进行比较来介绍Lucene的索引原理及其结构组成,并分析通用的检索系统的组成.最后提出了通用的基于Lucene的全文检索系统的设计以及对实现的关键技术进行了探讨.     

在.Net平台下构建在线会员系统

在.Net平台下进行Web项目开发,简化了开发过程.在ASP.NET下可以很容易的调用.Net组件,实现复杂的业务逻辑.介绍了一个基于.Net的在线会员系统的分析与设计,并对基于.Net平台的Web系统实现所涉及的一些关键性的技术进行了分析,其中包括安全性设计,多语言界面的实现,网站模版与皮肤的应用,大量数据访问等内容.通过这个会员系统项目,总结了在.Net平台下进行Web开发经常会遇到的一些问题,因此对于构建.Net框架下的Web系统有一定的参考意义.     

基于生成式对抗网络的鲁棒人脸表情识别

人们在自然情感交流中经常伴随着头部旋转和肢体动作,它们往往导致较大范围的人脸遮挡,使得人脸图像损失部分表情信息.现有的表情识别方法大多基于通用的人脸特征和识别算法,未考虑表情和身份的差异,导致对新用户的识别不够鲁棒.本文提出了一种对人脸局部遮挡图像进行用户无关表情识别的方法.该方法包括一个基于Wasserstein生成式对抗网络（Wasserstein generative adversarial net,WGAN）的人脸图像生成网络,能够为图像中的遮挡区域生成上下文一致的补全图像;以及一个表情识别网络,能够通过在表情识别任务和身份识别任务之间建立对抗关系来提取用户无关的表情特征并推断表情类别.实验结果表明,我们的方法在由CK+,Multi-PIE和JAFFE构成的混合数据集上用户无关的平均识别准确率超过了90%.在CK+上用户无关的识别准确率达到了96%,其中4.5%的性能提升得益于本文提出的对抗式表情特征提取方法.此外,在45°头部旋转范围内,本文方法还能够用于提高非正面表情的识别准确率.