基于样例的面部表情基生成

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基于深度学习的人脸表情合成与识别系统设计

基于深度学习的人脸表情合成与识别系统设计人脸表情合成与识别系统是近年来人工智能领域的热门研究方向之一。

基于深度学习的人脸表情合成与识别系统能够通过学习和理解面部表情的特征，实现准确的表情合成和识别。

本文将基于深度学习的人脸表情合成与识别系统的设计进行详细介绍，并探讨其在实际应用中的潜力与局限。

一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸表情合成与识别系统越来越受到关注。

人类通过观察他人的面部表情来推断其情绪状态，并进行相应的情绪交流。

因此，能够准确识别和合成人脸表情是计算机视觉和人机交互领域的重要研究内容。

基于深度学习的人脸表情合成与识别系统通过模拟人脸表情的生成和识别过程，为人机交互、虚拟现实和情感计算等领域提供了强有力的支持。

二、人脸表情合成系统设计1. 数据集准备：为了构建一个有效的人脸表情合成系统，首先需要一个具有丰富样本和多样表情的数据集。

常用的数据集包括FER2013和CK+，它们包含了大量不同人物在不同表情下的面部图像。

通过使用这些数据集，可以训练深度学习模型来识别和生成多种表情。

2. 深度学习模型选择：在人脸表情合成与识别系统中，深度学习模型扮演着核心角色。

常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。

其中，CNN被广泛应用于面部特征的提取和识别；RNN可用于建模时序信息，捕捉面部表情的动态变化；GAN则可以生成逼真的面部表情图像。

3. 面部特征提取和表示学习：在人脸表情合成与识别系统中，面部特征的提取和表示学习是关键步骤。

通过利用CNN模型，能够自动学习面部表情的特征，如眼睛、嘴巴、眉毛等，进而构建面部特征表示。

这些特征表示能够较好地表示面部表情的特点和差异。

4. 人脸表情合成：人脸表情合成是将给定的输入图像转换成特定表情的过程。

根据所选深度学习模型，系统可以通过生成对抗网络生成逼真的人脸表情图像。

生成对抗网络由生成器和判别器组成，其中生成器通过学习输入图像到目标表情的映射关系，判别器则评估生成的图像是否逼真。

制作逼真人脸表情的Blender教程

制作逼真人脸表情的Blender教程Blender是一款功能强大的三维建模和动画软件，因其开源免费的特点而备受设计师和动画师的喜爱。

在Blender中，我们可以用各种技巧来制作逼真的人脸表情，从而增强角色的情感表达。

今天我们来介绍一些Blender中制作逼真人脸表情的技巧。

第一步：建立基础模型在开始创作之前，我们需要先建立一个基础的人脸模型。

在Blender中可以通过多边形建模来创建一个简单的头部模型，然后通过添加细节和调整拓扑结构来实现更为真实的外观。

通过控制点和边缘环，我们可以轻松修改头部的形状和轮廓。

第二步：使用形变钢笔形变钢笔是Blender中一个非常有用的工具，可以用来操作和控制模型的顶点。

通过选择形变钢笔工具，在头部模型上绘制一系列的形状和线条，然后通过调整形变钢笔曲线来改变人脸表情。

例如，我们可以拉伸嘴角，提起眉毛或者挤压脸颊来实现不同的表情。

第三步：使用骨骼和权重在制作逼真的人脸表情时，骨骼和权重是关键。

首先，我们需要为模型添加骨骼，然后将骨骼连接到适当的部位。

接下来，我们需要调整骨骼的权重，以确保它们在移动时能够影响到正确的顶点。

通过调整权重的值，我们可以控制每个骨骼的影响范围，从而实现准确而流畅的表情。

第四步：使用形状键盘形状键盘是一种非常有用的工具，可以用来控制和修改模型的形状。

在Blender中，我们可以为每个表情创建一个形状键盘，然后通过调整键盘上的滑块来改变人脸的表情。

通过添加多个形状键盘和在它们之间过渡，我们可以实现更加细致和流畅的表情变化。

第五步：使用动画编辑器动画编辑器是Blender中用来制作动画的强大工具。

通过在时间轴上设置关键帧，我们可以为人脸表情添加运动和变化。

在动画编辑器中，我们可以自由地操作骨骼和形状键盘，以实现精确的控制和调整。

通过使用缓入和缓出的曲线，我们可以使表情变化更加自然和逼真。

通过以上几个步骤，我们可以在Blender中制作出逼真的人脸表情。

基于深度学习的脸部表情分析技术研究

基于深度学习的脸部表情分析技术研究近年来，随着深度学习技术的不断发展，人工智能也在不断发展，并且已经开始在生活、医疗、安防等各个领域发挥作用。

其中，基于深度学习的脸部表情分析技术日益流行，并受到越来越多的关注。

脸部表情分析技术是指通过对面部表情进行图像和数据分析，从而推断出人们的情绪、心理状态、健康等信息。

深度学习技术可以提供更加准确和全面的分析结果，尤其是在处理大量人脸数据时表现出很好的性能。

一般来说，基于深度学习的脸部表情分析技术主要包括以下几个步骤：第一步，收集人脸数据，包括不同年龄、性别、肤色等的数据。

这些数据通常是由一组摄像头和传感器捕获的，并且需要进行预处理，比如切割人脸部分并消除光照影响。

第二步，将预处理的数据传输给深度学习模型进行训练。

传统的机器学习方法需要人工提取特征，但深度学习方法可以自动提取高级特征。

因此，深度学习方法可以更好地提取面部表情的特征，从而实现更准确的情感分类。

第三步，测试和评估训练模型。

通过将新的未知人脸数据输入到模型中，可以对模型进行测试和评估。

通常使用一些评估指标，例如准确率、召回率、F1指标等，来评估模型的性能。

第四步，应用模型进行实时情感分类。

训练好的深度学习模型可以自动对新的人脸数据进行情感分类，从而准确地判断人的情绪状态。

这种技术可以广泛应用于生活和商业领域，比如安全监控、人机交互、市场研究、广告定向等。

基于深度学习的脸部表情分析技术不仅在商业领域中被广泛使用，还在医疗领域中具有重要作用。

一个例子是，这种技术可以帮助患有自闭症的儿童更好地识别和理解他人的情感。

另外，它还可以用于诊断人群的心理状态、预测神经科学疾病等。

然而，在实际应用中，该技术还存在一些问题和挑战。

一方面，数据的质量和数量对训练深度学习模型的精度至关重要，需要大量高质量的数据进行训练；另一方面，面部表情的分类方式也极不一致，不同人所代表的表情可能是不一样的。

此外，在不同的环境下进行表情分类时，也会受到光照、噪声、姿势等因素的影响。

基于深度学习的人脸表情生成与动态表情合成研究

基于深度学习的人脸表情生成与动态表情合成研究摘要：深度学习技术的快速发展在多个领域取得了显著的成果，其中包括人脸表情生成与动态表情合成。

本研究旨在通过深度学习方法，生成逼真的人脸表情，并将其合成到动态图像中，以增强图像的表现力。

通过研究神经网络模型和训练算法，本研究展示了在人脸表情生成与动态表情合成领域的潜在应用。

1. 引言人脸表情是人类之间交流的重要方式之一，也是充满情感的表达方式。

传统的静态人脸图像无法完全捕捉到人脸表情的丰富多样性，而通过深度学习的方法，我们可以实现逼真动态的人脸表情生成与合成。

这在游戏、电影等娱乐产业中具有重要应用价值。

2. 相关工作在过去的几年中，许多研究已经展示了基于深度学习的人脸表情生成与动态表情合成的方法。

其中的关键技术包括生成对抗网络（GANs）和条件生成对抗网络（cGANs）。

GANs 通过两个神经网络的博弈来生成真实的人脸图像。

cGANs则能够根据给定的条件生成特定的表情图像。

同时，还有一些基于时序数据的方法，例如循环生成对抗网络（CycleGANs），可以生成连续的人脸表情动画。

3. 方法与实验本研究采用了一种基于cGANs的方法，用于生成逼真的人脸表情图像。

首先，我们训练了一个生成器网络，该网络使用给定的条件输入（例如，快乐、生气等）生成对应的人脸表情。

然后，我们使用一个鉴别器网络来评估生成的图像与真实图像之间的差异。

通过反复训练这两个网络，我们能够逐步提高生成器的表情合成能力。

在实验过程中，我们使用了包括人类面部表情数据库（Facial Expression Recognition Database）和LFW数据集等在内的大量数据进行训练和测试。

通过与传统的方法进行比较，我们实验证明了基于深度学习的方法在生成人脸表情方面具有更好的性能和效果。

4. 结果与讨论实验结果表明，基于深度学习的人脸表情生成与动态表情合成方法能够生成高质量的人脸表情图像，并将其合成到动态场景中。

基于机器学习的面部表情识别技术研究

基于机器学习的面部表情识别技术研究第一章绪论随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术也得到了快速发展，尤其是基于机器学习的面部表情识别技术。

面部表情识别技术可以识别出人的情感表达，具有广泛的应用前景，例如在人机交互、虚拟现实、情感监测等领域。

本文将介绍机器学习的面部表情识别技术的研究现状及其在实际应用中的情况，讨论面部表情识别技术存在的问题以及未来的发展方向。

第二章面部表情识别技术的研究现状在面部表情识别技术的研究中，基于机器学习的方法已成为主流。

机器学习的方法可以提取面部表情中的特征并进行分类，从而识别面部表情。

常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

其中，深度学习技术由于其优异的性能已成为了目前最为流行的方法之一。

深度学习中的卷积神经网络可以从面部图像中提取出重要的特征，并将其输入到分类器中进行分类。

此外，在研究面部表情识别技术时，还需要考虑到多种因素的影响，例如光线、面部遮挡等。

因此，需要不断地优化算法以提高识别准确率。

第三章面部表情识别技术在实际应用中的情况基于机器学习的面部表情识别技术已经被广泛应用于实际场景中。

例如，人机交互领域中的智能客服系统可以通过分析用户的面部表情来识别用户的情感状态，并相应地作出回应。

此外，在视频监控、身份验证等领域也可以采用面部表情识别技术。

然而，在实际应用中，也存在一些问题。

例如，若用户的面部表情受到心理因素的影响，则识别准确率可能会下降。

此外，若面部遮挡或光线较暗，则识别效果也会受到影响。

第四章面部表情识别技术的问题及未来发展方向机器学习的面部表情识别技术在实际应用中仍存在着一定问题。

例如，现有技术可能无法完全准确地识别面部表情，并且也难以满足实时性要求。

此外，随着技术的不断发展，在面部表情识别技术中引入多模态信息（例如姿态、语音等）也成为了一个发展方向。

多模态信息的引入可以提高识别准确率并加强对情感表达的理解。

未来面部表情识别技术还有许多可以改进的方向，例如优化算法以提高识别准确率、实现实时性要求、引入多模态信息等。

基于图像处理的人脸表情识别与分析

基于图像处理的人脸表情识别与分析人脸表情识别是一种基于计算机视觉和图像处理的技术，旨在通过对人脸图像的分析，准确判断出人脸表情所代表的情感状态。

本文将探讨基于图像处理的人脸表情识别与分析的原理、方法以及应用。

一、人脸表情识别的原理人脸表情识别的原理主要基于计算机视觉和模式识别的理论。

首先，需要对人脸图像进行预处理，包括图像的灰度化、归一化和去噪等操作，以提取更准确的特征。

然后，利用特征提取算法，将人脸图像转换为向量或特征向量，用以表示人脸的表情特征。

接下来，通过机器学习算法或深度学习技术，对提取到的特征进行分类和识别，从而准确判断出人脸的表情状态。

二、人脸表情识别的方法1. 特征提取方法特征提取是人脸表情识别中的关键环节，决定了最终分类结果的准确度。

常用的特征提取方法包括传统的几何特征、颜色特征和纹理特征等。

几何特征主要通过计算人脸的位置、角度和大小等几何属性，如人脸关键点的坐标和距离等来表示表情信息。

颜色特征则通过提取人脸图像中的颜色信息，如颜色直方图、颜色矩等来表示表情特征。

纹理特征提取则通过计算人脸图像的纹理信息，如局部二值模式(LBP)、方向梯度直方图(HOG)等来表示表情特征。

2. 分类与识别方法在特征提取之后，需要将提取到的特征进行分类和识别，以判断出人脸的表情状态。

常用的分类与识别方法有传统机器学习算法和深度学习算法。

传统机器学习算法如支持向量机(SVM)、决策树和随机森林等，通过训练一定数量的样本数据，构建分类器，从而实现对人脸表情的识别。

而深度学习算法则通过构建深层神经网络模型，通过大量的训练数据进行训练，从而实现更准确、更快速的人脸表情识别。

三、人脸表情识别的应用1. 智能教育基于图像处理的人脸表情识别技术可以应用于智能教育领域。

通过识别学生的表情，可以准确判断出学生的学习状态和情绪变化，从而针对性地调整教学策略和方法，提高教学效果。

例如，当学生出现困惑或疲惫的表情时，系统可以及时提醒教师给予额外辅导或调整课堂氛围。

基于Candide-3模型的人脸图像表情生成研究

保密学位论文在解密后的使用授权同上。
学位论文作者签名：
日期：年月日
指导教师签名：
日期：年月日
山东财经大学硕士学位论文
摘要
面部表情传递的非语言类信息在人们的日常生和交流中占据着重要的地位。随着计算机技术的日益成熟和便携式设备的广泛流行，二维动画仍然占据着数字娱乐的绝大部分市场份额，这使二维动画技术与三维动画技术一样拥有广阔的市场前景。因此本文基于面向数字娱乐的人脸图像表情生成的课题背景，立足于前人研究成果，着力于人脸图像表情生成的研究，实现了利用 Candide-3 模型进行动画角色的快速更换和变形，本文的主要研究内容有：
1.2 国内外研究现状 .................................................................................................... 4
1.2.1 人脸匹配与三维造型技术............................................................................................ 4 1.2.2 表情合成技术................................................................................................................ 5 1.2.3 国内研究现状................................................................................................................ 7

基于深度学习的人脸表情生成与语音合成研究

基于深度学习的人脸表情生成与语音合成研究随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习的人脸表情生成和语音合成研究成为近年来热门的研究方向。

人脸表情生成和语音合成技术的不断进步，为增强人机交互体验以及实现更自然的人工智能应用提供了有力的支持。

本文将探讨基于深度学习的人脸表情生成与语音合成的研究进展以及相关的挑战和应用领域。

首先，基于深度学习的人脸表情生成技术允许计算机从输入的语义描述或其他形式的输入中生成逼真的人脸表情。

通过构建深度神经网络模型，使用大规模数据集进行训练，这些模型能够学习到人脸表情的关键特征，并生成与输入描述相匹配的真实感人脸表情。

这项技术的应用潜力巨大，可以在虚拟角色、人机交互等领域中实现更加真实的人脸表情展现。

其次，基于深度学习的语音合成技术可以将文本转化为自然流畅的人类语音。

传统的语音合成技术往往会产生机械化、不自然的声音，而深度学习技术的发展使得语音合成能力得到了巨大提升。

通过使用深度神经网络模型，可以对大量的语音数据进行学习，在输出时产生更加自然、流畅的语音。

这项技术不仅可以广泛应用于语音助手、语音提示等领域，还可以为语音残障人士提供更好的沟通工具。

然而，基于深度学习的人脸表情生成和语音合成仍然面临一些挑战。

首先是数据集的质量和规模问题。

深度学习模型需要大规模的高质量数据进行训练，但目前的人脸表情数据集和语音数据集仍然相对有限，尤其在一些特定的场景和语言上。

因此，如何获取更多的高质量数据集成为研究的重点之一。

其次，解决人脸表情生成和语音合成过程中的真实感和多样性问题也是挑战之一。

当前的深度学习模型往往会生成过于理想化或者单一的表情及语音，难以展现丰富的情感和变化。

如何提高生成结果的真实感和多样性，使之更加符合实际应用的需求，是需要进一步研究和探索的方向。

对于基于深度学习的人脸表情生成和语音合成技术，其应用领域十分广泛。

在虚拟角色和游戏行业，可以使用该技术生成逼真的角色表情和语音，提升游戏的沉浸感和用户体验。

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动画的控制并没有直观上的意义，导致动画师无法
然而，为了追求高度的真实感，动画师即使已经最大限度地控制了一个特定面部的各种细微变化，也还
需要调整数百个ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ表情基。例如，电影《指环王》中的Ｇｏｌｌｕｍ模型总共用了９４６个ｂｌｅｎｄ —
优化算法求解最优ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ表情基及对应的混合
表情能映射到目标模型上，需要对各个模型的网格进行操作，假设源模型和目标模型都是由三角网格
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｉ．ｉｓｓｎ．１０００— ３４２８．２０１５．０３．０４８
１概述
人脸模型参数化是特效电影和计算机游戏中构
建虚拟角色的一项重要工作。基于ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ的动
在明确问题之后，首先需要将形式化的问题与实际网格模型建立起联系，即：为了实现模板模型的
先验模型，与新创建的目标模型作为输入，将模板模型的表情动态映射到目标网格上，最终采用迭代
科生。
收稿日期：２０１４－０４ — ０２

修回日期：２０１４ — ０５ — ０９
Ｅ－ｍａｉｌ：ｇａｏｙａｌｉ２００７＠１６３ｃｏｍ
第４ｌ卷
第３期
高娅莉，谭光华，郭松睿，等：基于样例的面部表情基生成
Ｅｘａｍｐｌｅ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１５，４１（３）：２５８ — ２６１．
ＦａｃｉａｌＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＲａｄｉｃａｌＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＥｘａｍｐｌｅ
真实感更强。
关键词：ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ表情基；基于样例；迭代优化；梯度空间；真实感；表情动画中文引用格式：高娅莉，谭光华，郭松睿，等．基于样例的面部表情基生成［Ｊ］．计算机工程，２０１５，４１（３）：２５８ — ２６１．
ｔｈｅｉｒｏｗｎｎｅｅｄｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇａｇｒａｄｉｅｎｔｓｐａｃｅｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｂｌｅｎｄｓｈａｐｅｓ，ｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｓｔｈｅｓｔａｔｅ — ｏｆ — ｔｈｅ — ａｒｔｍｅｔｈｏｄｓｂｏｔｈｉｎｓｐｅｅｄａｎｄｒｅａｌｉｔｙ．
文献标识码：Ａ
中图分类号：ＴＰ３９１
基于样例的面部表情基生成
高娅莉，谭光华，郭松睿，范晓伟
（湖南大学信息科学与工程学院，长沙４１００８２）
摘要：针对现有ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ表情基的生成多依赖手工建模和微调的问题，提出一种基于样例的表情基自动生成方法。以一组通用的面部模型为先验模型，实现每个ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ的表情语义逐步求精。通过该方法生成的ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ表情基能够将通用模型的表情语义和表情动态映射到目标模型上，从而实现模型在应用上的可扩展性，使用户能够按照自身需求逐步计算出更为丰富的面部表情模型。实验结果表明，在梯度空间建立形变约束，并将其转化为一个关于ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ的优化问题，能更加有效地控制ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ表情基的变化趋势，并且计算时间更短，
性化的面部表情基又能够使其自动调整以匹配表演
者的面部表情。
画技术能够逼真地创建出各种虚拟角色的表情动画。由于其直观的控制方式，深受动画师们喜爱。
文献［２ — ５］使用多线性的主成份分析（ＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）模型，提出了面部表情基的自动创建方法，然而最终的线性表情基对于表情
ｓｈａｐｅｓｊ。
直接使用。文献［６］提出一种基于非线性联合学习
的三维人脸表情合成方法，该方法的表情重定向合
成结果较好，但通过系数插值合成表情时可能产生
由于过度变形导致的扭曲表情。文献［７］提出了一
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｂｌｅｎｄｓｈａｐｅｓｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｍｏｓｔｌｙｄｅｐｅｎｄｉｎｇｏｎｍａｎｕａｌｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｉｆｎｅ — ｔｕｎｉｎｇ，ｔｈｉｓ
种通用的面部表情模拟技术，该方法能有效地对３Ｄ
因此，需要动画师既要高效地建立一组个
基金项目：国家科技支撑计划基金资助项目“ 文化旅游资源挖掘与体验式平台研发与示范 ” （２０１４ＢＡＫ０８Ｂ００，２０１４ＢＡＫ０８Ｂ０１）。作者简介：高娅莉（１９８８一），女，硕士研究生，主研方向：计算机动画，数字图像处理；谭光华，助教、博士；郭松睿，博士研究生；范晓伟，本
ＧＡＯＹａｌｉ，ＴＡＮＧｕａｎｇｈｕａ，ＧＵＯＳｏｎｇｒｕｉ，ＦＡＮＸｉａｏｗｅｉ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８２，Ｃｈｉｎａ）
ｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎａｕｔｏｍａｔｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｂｏｕｔｅｘａｍｐｌｅ — ｂａｓｅｄｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｂｌｅｎｄｓｈａｐｅｓ．Ｕｓｉｎｇａｓｅｔｏｆｇｅｎｅｒｉｃｆａｃｅｍｏｄｅｌｓａｓｔｈｅｐｒｉｏｒ，ｉｔｍａｋｅｓｅａｃｈｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｌｅｎｄｓｈａｐｅｓａｐｐｒｏａｃｈｔｏｉｔｓｒｅａｌｓｅｍａｎｔｉｃｓ．Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｂｌｅｎｄｓｈａｐｅｓｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｍａｐｓｅｍａｎｔｉｃｓａｎｄｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｄｙｎａｍｉｃｓｆｒｏｍｔｈｅｇｅｎｅｒｉｃｍｏｄｅｌｔｏｔｈｅｔａｒｇｅｔｍｏｄｅ１．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄ
２．２目标ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ模型的重构
２５９
模型或２Ｄ图像进行表情转移，但该方法计算效率不
高且真实感不够好。本文提出一种基于样例的ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ表情基自动生成方法。该方法利用一组通用的面部模型作为
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒａｄｉｃａｌ；ｅｘａｍｐｌｅ — ｂａｓｅｄ；ｉｔｅｒａｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｇｒａｄｉｅｎｔｓｐａｃｅ；ｒｅａｌｉｔｙ；ｆａｃｉａｌａｎｉｍａｔｉｏｎ