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GPU加速的三维人脸真实表情合成
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:计算机辅助设计与图形学学报
  • 时间:2011
  • 页码:747-755
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学计算机科学与技术学院
  • 相关基金:国家自然科学基金(61070067); 国家“八六三”高技术研究发展计划(2008AA01Z149)
  • 相关项目:基于样本学习的三维网格数据超分辨率算法研究
中文摘要:

为了对输入的某用户中性表情的三维人脸合成出尽量接近该用户的、带所指定表情类型的三维人脸,提出一种三维人脸表情并行合成算法.使用基于主测地分析(PGA)和径向基函数(RBF)的学习方法建立人脸真实表情模型,并借助泊松方程变形实现表情的合成;由于采用GPU并行执行,因此能够有效地对三维人脸模型进行表情实时合成,且具有高度可并行计算的特性.在BU-3DFED数据库上的实验结果表明,使用GPU加速后,文中算法的执行速度是使用普通双核CPU执行速度的13倍,并达到近实时合成的性能.

英文摘要:

In order to synthesize a realistic expression for people with their neutral face models,we propose a new parallel 3D facial expression synthesis method.We firstly build a realistic expression model by integrating the principal geodesic analysis(PGA) with radial basis function(RBF) method.Then a Poisson-based deformation method is used to synthesize realistic expressions.The proposed approach is very suitable for acceleration by GPU parallel programming.It can effectively synthesize realistic 3D facial expressions with high-resolution.The experimental result on the public BU-3DFED database demonstrates that the execution speed implemented using GPU is 13 times faster than using Dual-core CPU.It achieves near real-time synthesis performance.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752