發(fā)布時間：2021-09-17 09:56

　　人臉畫像合成技術是指將一張人臉照片通過特定方法轉換成一張人臉畫像的技術。人臉畫像合成算法被廣泛應用于多個領域,在刑偵判案領域,犯罪嫌疑人的人臉照片往往不能直接得到,我們能夠獲得的有效信息是專業(yè)畫師在目擊證人描述下繪制的一幅模擬畫像,由于人臉照片與人臉畫像的產生機制、信息表達方式不同,我們難以直接將兩者進行比對。在這種情況下,可以通過畫像合成技術將公民數(shù)據(jù)庫中的照片全部轉化為畫像,在相同模態(tài)下對畫師繪制的畫像與數(shù)據(jù)庫照片生成的畫像進行比較,從而鎖定犯罪嫌疑人。在數(shù)字娛樂和移動互聯(lián)網(wǎng)領域,人臉畫像合成技術可以自動生成不同風格的人臉畫像,用戶將生成的畫像作為社交賬戶頭像,既可以在互聯(lián)網(wǎng)交流中彰顯個性,也為生活帶來了樂趣。然而,在現(xiàn)實場景中,由于照片采集的光照條件多變,背景環(huán)境復雜,使得已有的畫像合成方法在合成畫像時往往包含很多的噪聲和偽影,這極大地影響了合成畫像的質量。同時,因為畫像合成算法近鄰搜索階段需要大量的距離計算,使得合成一張人臉畫像需要很長的時間。本文基于這兩個問題對快速魯棒的人臉畫像合成方法展開研究,旨在提高畫像合成的速度,增強不同環(huán)境條件下畫像合成的魯棒性。本文的主要工作內容和... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

人臉畫像合成技術在數(shù)字娛樂領域的應用示例

如圖 2.2 所示，摳圖步驟離線執(zhí)行。令x表示輸入照片景區(qū)域，令X表示亮度重映射后的輸入照片，F(xiàn)X 表示 的前F i + b，其中ia 和ib 是兩個標量，F(xiàn)y 表示所有的訓練照片y的前景表示Fx ，F(xiàn)X 和Fy 的均值，xF ，XF 和yF 分別表示Fx ，F(xiàn)X 和照片的重映射變換為：XF i xF i = a +b2 2 2XF i xF =a 入照片和訓練照片的人臉區(qū)域具有相似的亮度統(tǒng)計值，令，因此，參數(shù) 和 可以由公式（2-4）計算得到：yFixFa = ，i yF i xFb = a 變訓練照片的情況下用參數(shù)ia 和ib 調整輸入照片的亮度。

將本章的魯棒化方法作為預處理步驟整合到已有的人臉畫像合成算 算法[7]，MRF 算法[14]和 MWF 算法[15]，通過人臉畫像的合成結果驗性。我們采用香港中文大學學生數(shù)據(jù)集[36]（CUHK Student，Chinese U Kong Student）的訓練圖像作為訓練數(shù)據(jù)，該訓練集包括 88 張人臉照訓練照片和畫像都是在正常光照、自然表情、無遮擋情況下的正面均為寫實風格，圖片的大小為250 200，并經(jīng)過了畫像幾何位置配孔位于圖片的固定位置，分別為（75，125）和（125，125）。測試rld 數(shù)據(jù)集，CUHK 側面光照（Side Light）和姿態(tài)變換（Pose Variati RealWorld 的測試照片為在現(xiàn)實場景中采集的數(shù)據(jù)，前景、背景亮集數(shù)據(jù)不同，CUHK 側面光照數(shù)據(jù)集均為側面光照不均的人臉照片數(shù)據(jù)集均為非正面姿態(tài)的人臉照片，測試圖像的大小為 。據(jù)集訓練照片與測試照片的示例，圖（a）為 CUHK Student 中的訓 RealWorld 測試照片，圖（c）為 CUHK 側面光照測試照片，圖（d）測試照片。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]人臉畫像合成研究的綜述與對比分析[J]. 王楠楠,李潔,高新波.  模式識別與人工智能. 2018(01)
[2]基于三元空間融合的人臉圖像模式識別[J]. 高新波,王楠楠,彭春蕾,李程遠.  模式識別與人工智能. 2015(09)
[3]基于正弦變換的人臉姿態(tài)校正及識別研究[J]. 龔衛(wèi)國,黃瀟瑩,李偉紅.  計算機工程與應用. 2010(22)



本文編號：3398484