对数障碍函数方法是文献中非常流行的求解不等式约束优化问题的序列无约束优化方法。众所周知,对数障碍函数在线性规划与线性半定规划的内点方法中起着重要的作用。但是,在传统的对数障碍函数方法的收敛性分析中,往往要求要精确求解子问题或障碍函数的梯度要满足一苛刻的条件,这导致在实际计算中耗费大量的计算量。为克服这一缺点,笔者给出求解约束优化问题minx∈瓗n+f(x)的一个对数障碍函数方法。该方法根据对数障碍函数的梯度的范数校正惩罚参数,不需要精确求解每一对数障碍函数的极小点。这一惩罚参数的校正规则保证在求解子问题时

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该文实现了一个实时语音驱动的虚拟说话人面部动画方案。随着语音信号的输入，同步生成对应的面部动画。这种实时语音驱动的虚拟说话人在可视电话、虚拟会议，音视频聊天等即时通讯与娱乐媒体领域具有巨大的应用潜力。由于音素是最小的可分发音单元，因此构建音素识别器，对输入语音信号进行实时音素识别。这提高语音与口型的同步效果，改进了音素识别与输出算法。考虑协同发音影响，利用动态视素生成算法，奖识别得到的音素转化为对应的面部动画参数序列。最后用参数序列驱动按照Mpeg-4面部动画标准参数的3-d头部模型，实现面部动画的同步生成。主观Mos评测结果表明：本文所实现的实时语音驱动虚拟说话人在同步性和逼真度上的Mos评分分别达到了3.42和3.50。

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