發(fā)布時(shí)間：2017-10-11 23:31

  本文關(guān)鍵詞：基于深度感知的個(gè)性化皮影戲生成方法研究

  更多相關(guān)文章： 人臉特征 風(fēng)格化造型 體感交互 動(dòng)作映射 皮影戲

【摘要】：中國(guó)皮影戲是我國(guó)重要的世界級(jí)非物質(zhì)文化遺產(chǎn),具有重要的美學(xué)價(jià)值、保護(hù)價(jià)值和研究?jī)r(jià)值。本研究面向中國(guó)皮影戲流派中的典型代表,“江北派”望奎影戲,提出了基于深度感知的個(gè)性化皮影造型的生成方法和虛擬皮影戲的體感交互方法。個(gè)性化皮影造型將用戶人臉特征融入皮影臉譜中,生成兼具用戶特征和皮影特征的風(fēng)格化臉譜造型。為了描述用戶人臉的個(gè)性化特征,本研究采用結(jié)合深度圖像的AAM算法實(shí)時(shí)獲取人臉特征點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上建立描述側(cè)臉輪廓形態(tài)和五官形態(tài)的特征點(diǎn)向量和特征參數(shù)。經(jīng)過(guò)三維人臉特征點(diǎn)的獲取、二維人臉坐標(biāo)系與圖像坐標(biāo)系的尺度變換、皮影風(fēng)格特征點(diǎn)生成、特征點(diǎn)的曲線擬合以及基于特征參數(shù)的五官圖像變換,最終生成個(gè)性化皮影臉譜造型。我們將生成的個(gè)性化皮影臉譜造型應(yīng)用于虛擬皮影戲體感交互中,該系統(tǒng)基于深度感知獲取的用戶骨骼數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)虛擬皮影人物運(yùn)動(dòng)。為了使皮影人物的動(dòng)作具有傳統(tǒng)皮影戲特征,本文在研究望奎皮影戲人物構(gòu)造和運(yùn)動(dòng)規(guī)律的基礎(chǔ)上,提出兩種體感控制方法:基于動(dòng)作識(shí)別的皮影程式化表演動(dòng)作映射和基于人體關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)的自由皮影動(dòng)作映射。最終本文闡述了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法,并從皮影造型的相似性、體感交互方法的易用性以及系統(tǒng)的文化傳播效果三個(gè)方面,研究系統(tǒng)的性能和文化保護(hù)功能。
【關(guān)鍵詞】：人臉特征 風(fēng)格化造型 體感交互 動(dòng)作映射 皮影戲
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：J827
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題來(lái)源及研究的背景和意義9-10
• 1.1.1 課題來(lái)源9
• 1.1.2 課題研究的背景和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外在該方向的研究現(xiàn)狀及分析10-13
• 1.2.1 皮影數(shù)字化保護(hù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 人臉識(shí)別的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 姿態(tài)檢測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容及方法13-15
• 第2章 基于人臉特征點(diǎn)檢測(cè)的個(gè)性化皮影造型生成15-32
• 2.1 基于參數(shù)化網(wǎng)格模型的人臉五官特征點(diǎn)檢測(cè)15-18
• 2.1.1 Candide-3 人臉網(wǎng)格模型15-16
• 2.1.2 基于Kinect人臉跟蹤的特征點(diǎn)檢測(cè)16-18
• 2.2 基于人臉特征點(diǎn)的個(gè)性化皮影臉譜生成18-28
• 2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)化人臉與皮影臉譜18-22
• 2.2.2 個(gè)性化皮影臉譜的特征點(diǎn)和特征參數(shù)22-24
• 2.2.3 側(cè)臉特征點(diǎn)的坐標(biāo)系變換24-25
• 2.2.4 個(gè)性化皮影臉譜特征點(diǎn)生成25-27
• 2.2.5 個(gè)性化皮影臉譜特征點(diǎn)的曲線擬合27-28
• 2.3 個(gè)性化皮影臉譜造型實(shí)驗(yàn)分析28-31
• 2.3.1 個(gè)性化皮影臉譜實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)28-29
• 2.3.2 個(gè)性化皮影臉譜實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于Kinect深度感知的體感皮影戲表演系統(tǒng)32-46
• 3.1 KINECT動(dòng)作捕捉原理32-35
• 3.1.1 Kinect深度傳感器原理32-33
• 3.1.2 Kinect深度數(shù)據(jù)及骨骼數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)33-34
• 3.1.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的骨骼關(guān)鍵點(diǎn)估計(jì)34-35
• 3.2 人體動(dòng)作與皮影人物動(dòng)作的差異性分析35-38
• 3.2.1 人體與影人的構(gòu)造差異35-36
• 3.2.2 人體與影人的運(yùn)動(dòng)差異36-38
• 3.3 基于動(dòng)作識(shí)別的皮影程式化表演動(dòng)作映射38-41
• 3.3.1 基于深度數(shù)據(jù)的人體動(dòng)作識(shí)別38-40
• 3.3.2 人體動(dòng)作與皮影動(dòng)作的映射方法40-41
• 3.4 基于人體關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)變換的自由皮影動(dòng)作映射41-45
• 3.4.1 Kinect骨骼數(shù)據(jù)中的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)41-43
• 3.4.2 皮影人物骨骼結(jié)構(gòu)的仿真43-44
• 3.4.3 人體與影人間關(guān)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)變換44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第4章 個(gè)性化皮影體感表演系統(tǒng)及其用戶體驗(yàn)研究46-58
• 4.1 個(gè)性化皮影體感表演系統(tǒng)設(shè)計(jì)46-49
• 4.1.1 個(gè)性化皮影造型系統(tǒng)設(shè)計(jì)46-48
• 4.1.2 體感皮影戲系統(tǒng)設(shè)計(jì)48-49
• 4.2 個(gè)性化皮影體感表演系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)49-53
• 4.2.1 用戶人臉特征點(diǎn)三維數(shù)據(jù)的獲取和坐標(biāo)變換49-51
• 4.2.2 個(gè)性化皮影造型系統(tǒng)的WPF界面51-52
• 4.2.3 虛擬影人骨骼模型的創(chuàng)建52-53
• 4.3 個(gè)性化皮影體感表演系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)研究53-56
• 4.3.1 個(gè)性化皮影造型的相似性度量53-54
• 4.3.2 體感交互方式的易用性評(píng)估54-56
• 4.3.3 個(gè)性化皮影表演系統(tǒng)的文化傳播效果研究56
• 4.4 本章小結(jié)56-58
• 結(jié)論58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄1 個(gè)性化皮影表演系統(tǒng)的滿意度和文化傳播效果調(diào)查問(wèn)卷62-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66-68
• 致謝68

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1 謝琛;;基于ASM的人臉特征點(diǎn)定位淺析[A];中國(guó)電子學(xué)會(huì)第十六屆信息論學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

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2 王軍南;人臉特征點(diǎn)檢測(cè)方法研究[D];浙江大學(xué);2015年

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5 張哲;三維人臉特征點(diǎn)的檢測(cè)與標(biāo)記[D];南昌航空大學(xué);2015年

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8 黃宇駒;基于級(jí)聯(lián)回歸的多姿態(tài)人臉特征點(diǎn)檢測(cè)算法研究[D];華南理工大學(xué);2016年

9 賈子元;基于深度感知的個(gè)性化皮影戲生成方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

10 劉姍姍;基于視頻圖像的人臉特征點(diǎn)定位技術(shù)研究[D];四川師范大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1015423