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3D虛擬動畫即時通信系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2021-08-07 19:47
  目前,在即時通信方面的國內(nèi)外研究都取得了巨大的進步,人與人之間的交流也越來越方便。同時,用戶開始希望接觸一些更加新穎有趣的體驗,比如采用3D虛擬動畫取代真實人臉來進行實時通信,3D虛擬動畫模型通過用戶的表情來驅(qū)動。本課題將基于深度學習的人臉關(guān)鍵點識別定位技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)與即時通信相結(jié)合,將人機交互與視頻聊天相結(jié)合,設(shè)計實現(xiàn)一個互動性強的即時通信系統(tǒng)。本課題采用XMPP+openfire方式實現(xiàn)即時通信系統(tǒng),使用起來更加方便,拓展性更強?蛻舳酥饕ぷ魇菍崿F(xiàn)XMPP協(xié)議并利用XMPP協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸給服務(wù)端,并接收來自服務(wù)端的數(shù)據(jù)。Openfire則由服務(wù)端來搭建使用。針對當前主流人臉關(guān)鍵點定位模型對復雜環(huán)境的魯棒性較差的問題,本課題采用基于深度學習的方法完成人臉關(guān)鍵點定位模型的設(shè)計與實現(xiàn),通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計、模型訓練,實現(xiàn)能定位出68個人臉關(guān)鍵點的魯棒性較高的模型并完成了對該模型向移動端的遷移工作。當前視頻通信往往存在延時、卡頓等問題,因此本課題以人臉關(guān)鍵點數(shù)據(jù)取代視頻流數(shù)據(jù)進行傳輸,減輕網(wǎng)絡(luò)的壓力。本課題還采用語音編解碼、降噪、回聲消除等處理來解決語音傳輸中的噪聲干擾、回聲干擾... 

【文章來源】:北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:73 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

3D虛擬動畫即時通信系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)


圖3-1業(yè)務(wù)功能需求圖??

用例圖,用例圖,功能需求,需求分析


添,理,后時通信,同時可以跟好友進行3D虛擬動畫聊天。從用戶需求出發(fā),將用戶對??個模塊的需求總結(jié)如下:??1)注冊管理功能:實現(xiàn)對用戶創(chuàng)建賬號做管理。??2)登錄管理功能:實現(xiàn)對用戶登錄系統(tǒng)做管理。??3)好友管理功能:實現(xiàn)對用戶好友關(guān)系的維護,實現(xiàn)好友間添加好友操作??管理。展示出各個用戶的好友列表、添加好友信息、好友列表快速查找等。??4)即時通信管理功能:實現(xiàn)用戶間的實時通信,包括文本消息和語音消息??實時發(fā)送、轉(zhuǎn)發(fā)和接收,同樣也包括虛擬聊天中的即時通信管理。??5)虛擬聊天管理功能:實現(xiàn)對用戶人臉關(guān)鍵點定位,人臉關(guān)鍵點數(shù)據(jù)對模??型的驅(qū)動,用戶間語音的實時錄制、傳輸和播放等管理。??.2.2用戶用例分析??用戶用例模型是連接用戶需求與系統(tǒng)設(shè)計的橋梁。本課題從用戶需求出發(fā),??析用戶用例,從而可以在整個系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)流程中起到指導作用。本課題3D??擬動畫即時通信系統(tǒng)的系統(tǒng)用例圖如圖3-2所示:??

關(guān)鍵點,定位模型,坐標,模型設(shè)計


是用于對學習出來的模型,調(diào)整分類器的參數(shù),驗證集還用來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者??控制模型復雜程度的參數(shù)。測試集主要是用于測試訓練好的模型的分辨能力。人??臉關(guān)鍵點定位模型的設(shè)計框圖如圖4-2所示:??■I??CNN?丨?|?CNN??1?1?1??AS1?AS2??S〇???K)???0??S1?T2(S1)+厶?S2??▼?▼??I?I?I??連接層?i????點坐標相似逆變換??l?廠?廠?l?I?????i???結(jié)果??圖4-2人臉關(guān)鍵點定位模型設(shè)計框圖??在模型設(shè)計中,具體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括:1、CNN:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于生成??人臉關(guān)鍵點坐標;2、連接層:將原始圖像及上層得出的人臉關(guān)鍵點坐標進行相??似變換,生成相似變換后的圖像、熱力圖和特征圖,作為下一層CNN的輸入;??3、點坐標相似逆變換:將進行過相似變換的人臉關(guān)鍵點坐標逆變換為與原始圖??像對應(yīng)的人臉關(guān)鍵點坐標,即最終結(jié)果。??模型的輸入為整張原始圖片,首先經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到68個定位點的??偏移量451,與meanshape?(訓練集所有人臉關(guān)鍵點坐標均值)相加得到第一層??網(wǎng)絡(luò)輸出的68個人臉關(guān)鍵點定位數(shù)據(jù)51;?51和原始圖片經(jīng)過連接層得到相似變??換后的人臉關(guān)鍵點熱力圖、相似變換后的圖片以及特征圖片

【參考文獻】:
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于深度學習的魯棒表情關(guān)鍵點定位算法設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 彭營營.北京交通大學 2017
[4]基于XMPP協(xié)議的移動平臺即時通信系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 魚萌.浙江工業(yè)大學 2016
[5]基于特征提取和特征選擇的級聯(lián)深度學習模型研究[D]. 王維智.哈爾濱工業(yè)大學 2015



本文編號:3328422

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