Wonder Dynamics技术浅析（四）：表情捕捉与面部动画
表情捕捉与面部动画是 Wonder Dynamics 平台的关键模块之一，其核心技术包括面部特征点检测、表情参数提取和面部变形。
一、面部特征点检测（Facial Landmark Detection）
1. 目标:
- 精确定位面部关键特征点，例如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊等。
- 捕捉面部细微表情变化，为后续的表情参数提取提供基础数据。
2. 实现方法:
Wonder Dynamics 采用基于深度学习的方法进行面部特征点检测，具体流程如下：
(1) 数据预处理:
- 图像归一化: 对输入图像进行归一化处理，例如调整图像大小、归一化像素值等，以提高模型的鲁棒性。
- 数据增强: 采用数据增强技术，例如旋转、缩放、平移、颜色抖动等，增加训练数据的多样性。
(2) 模型架构:
Wonder Dynamics 采用如下深度学习模型架构：
-
卷积神经网络（CNN） + 回归模型:
- CNN 编码器: 使用多层卷积层（例如ResNet、VGG）提取面部图像的特征。
- 全连接层: 将特征图展平后，通过全连接层进行回归预测，输出每个面部特征点的坐标（x, y）。
关键公式:
- 特征提取:
其中，为输入图像，
为提取的特征图。
- 坐标预测:
其中，为预测的面部特征点坐标，
和
为全连接层的权重和偏置。
损失函数:
- 均方误差（MSE）损失:
其中，
为真实的面部特征点坐标，
为特征点数量。
-
热图回归模型（Heatmap Regression）:
- CNN 编码器: