人脸姿态分析与仿真的任务书任务名称：人脸姿态分析与仿真任务描述：本任务旨在通过分析人脸姿态相关数据，实现对人脸姿态进行分析与仿真。具体任务包括以下内容：1.数据收集与预处理：收集包括头部姿势，面部表情等在内的人脸姿态数据，并对数据进行预处理，包括标准化、噪声处理等。2.姿态分析：通过分析人脸姿态数据，完成姿态的准确识别与分类，包括头部的转向、耸肩、姿势等方面，并对其进行可视化展示。3.姿态仿真：通过分析得到的人脸姿态数据，实现对人脸姿态的仿真，包括头部姿态、面部表情等方面，并对其进行渲染展示。4.应用场景设计：根据人脸姿态数据的分析与仿真结果，设计相应的应用场景，如动画、游戏、虚拟现实等。任务成果：1.数据集：包含多个人脸姿态数据，满足数据收集与预处理的要求。2.姿态分析模型：能够准确对人脸姿态进行识别与分类，并对其进行可视化展示。3.姿态仿真模型：能够对人脸姿态进行仿真，包括头部姿态、面部表情等方面，并能够进行渲染展示。4.应用场景设计方案：根据人脸姿态数据的分析与仿真结果，设计相应的应用场景，如动画、游戏、虚拟现实等。预期实现的技术：1.基于深度学习的人脸姿态分析算法。2.基于计算机图形学的人脸仿真技术。3.应用场景设计的创意设计能力。参考文献：[1]Tulyakov,S.,Ivanov,A.,&Kharlamov,V.(2016).Real-timeconvolutionalneuralnetworksforemotionandgenderclassification.NeuralNetworks,75,78-87.[2]Georgakis,C.,&Petrou,M.(2020).Facialemotionrecognitionwithdeepconvolutionalandrecurrentneuralnetworks.ImageandVisionComputing,93,103856.[3]Liu,Y.,He,Y.,&Liu,L.(2021).Anoveldeeplearningapproachforhumanposeestimationinimagesusingstackedhourglassnetworks.PatternRecognitionLetters,140,55-63.[4]Thies,J.,Elgharib,M.,Song,T.,Lombardi,S.,Efros,A.A.,&Durand,F.(2016).Areal-timealgorithmforrealisticfacialreenactment.ACMTransactionsonGraphics(TOG),35(4),147.