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針對現有人臉表情合成大多依賴于數據源驅動，且存在生成效率低、真實感差的問題，提出一種基于改進 Cycle gan模型和區域分割的表情動畫合成新方法。新方法可實時地合成新表情動畫，且具有較妤的穩定性和魯棒性。所提方法在傳統Cyclean模型的循環一致損失函數中構造新的協方差約束條件，可有效避免新表情圖像生成時岀現的色彩異常和模糊不清等現象;提出分區堿訓練的思想，用Dlib人臉識別數據庫對人臉圖像進行關鍵點檢測，通過檢測到的關鍵特征點將源域和目標域的人臉分割成左眼、右眼、嘴部和剩余人臉部分共4個區域塊，并利用改進的 Cyclean模型對毎塊區域單獨進行訓練;最后將訓練結果加權融合成最終的新表情圖像。分區域訓練進一步増強了表情合成的真實感。實驗數據來自英國薩里大學的語音視覺情感（ SAVEE）數據庫，在 Tensorflow框架下，用 python3.4軟件進行實驗結果的展示。實驗表明，新方法無需數據源驅動，可直接在源人臉動畫序列上實時地生成真實、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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