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針對現(xiàn)有人臉表情合成大多依賴于數(shù)據(jù)源驅(qū)動，且存在生成效率低、真實(shí)感差的問題，提出一種基于改進(jìn) Cycle gan模型和區(qū)域分割的表情動畫合成新方法。新方法可實(shí)時(shí)地合成新表情動畫，且具有較妤的穩(wěn)定性和魯棒性。所提方法在傳統(tǒng)Cyclean模型的循環(huán)一致?lián)p失函數(shù)中構(gòu)造新的協(xié)方差約束條件，可有效避免新表情圖像生成時(shí)岀現(xiàn)的色彩異常和模糊不清等現(xiàn)象;提出分區(qū)堿訓(xùn)練的思想，用Dlib人臉識別數(shù)據(jù)庫對人臉圖像進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測，通過檢測到的關(guān)鍵特征點(diǎn)將源域和目標(biāo)域的人臉分割成左眼、右眼、嘴部和剩余人臉部分共4個(gè)區(qū)域塊，并利用改進(jìn)的 Cyclean模型對毎塊區(qū)域單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練;最后將訓(xùn)練結(jié)果加權(quán)融合成最終的新表情圖像。分區(qū)域訓(xùn)練進(jìn)一步増強(qiáng)了表情合成的真實(shí)感。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自英國薩里大學(xué)的語音視覺情感（ SAVEE）數(shù)據(jù)庫，在 Tensorflow框架下，用 python3.4軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的展示。實(shí)驗(yàn)表明，新方法無需數(shù)據(jù)源驅(qū)動，可直接在源人臉動畫序列上實(shí)時(shí)地生成真實(shí)、自然的新表情序列，且對于語音視頻可保證新面部表情序列與源音頻冋步。
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