李作山

(绥化学院 信息工程学院，黑龙江 绥化 152000)

三维动画技术日趋成熟，三维动画人物表情图像识别技术应用广泛[1]，采用超分辨图像特征提取进行三维动画人物表情视觉成像处理，建立视觉特征分析模型，结合对三维动画人物表情的三维信息重构方法，实现三维动画人物表情信息重构，提高三维动画人物表情的控制能力[2]，相关的三维动画人物表情变形控制方法研究受到人们的极大关注。

国内外的研究中，对三维动画人物表情变形自动控制方法主要有基于快速稠密对应识别方法[3]、三维轮廓检测方法[4]、多维特征提取方法等[5]，以及建立三维动画人物表情变形的多维空间检测模型，通过模糊度特征识别方法，进行三维动画人物表情变形自动检测。但传统方法进行三维动画人物表情变形检测的特征识别精度不高，自适应性不好。

对此，本研究提出基于动作捕获的三维动画人物表情变形自动控制方法。通过边缘轮廓特征重构方法进行三维动画人物表情变形控制和模糊信息识别，通过模糊信息融合和空间像素聚类分析方法，进行三维动画人物表情的变形状态检测，最后进行仿真测试分析，展示了本文方法在提高三维动画人物表情变形自动控制能力方面的优越性能。

1 图像信息采样和预处理

三维动画人物表情控制前需要采集人物表情的三维信息，引用多聚焦图像融合方法，构建动画人物表情特征提取模型，结合高分辨率特征重构技术建立边缘轮廓检测模型，及表情变形特征检测。……