一种基于样例图片的数字人脸化妆技术

论文摘要

随着社会快速发展,化妆作为一种美化人脸的方式越来越受到人们的重视和倾爱,它指人们为了适应各种场合、环境和特定的情景而去改变自身外在形象。当你到商店去挑选化妆产品,可能你需要亲自尝试效果才能判定是否适合购买,但是这种物理化妆方法不但耗费时间,而且需要一定的专业化妆技巧。或者你也可以用photoshop等软件来模拟化妆效果,但这同样需要相关的专业技能。本文介绍了一种基于样例的数字人脸化妆算法,即将样例图片中人脸的化妆效果作为模板标准,通过算法的分析,自动地传递给目标图片,达到人脸美化效果。本文算法通过人脸定位及脸部特征标记,并在CIELAB色彩空间对图片分通道进行双边滤波、梯度编辑、融合等不同操作,最后使样例图片的化妆效果自动传递给目标图片。具体地,论文将输入的样例图片和目的图片的面部信息分为三个层次：面部结构层,主要包含基本的面部因素如眼睛、鼻子、嘴等；皮肤细节层,包含皮肤纹理、瑕疵、黑痣、皱纹等；颜色层,包含图片的颜色信息。在两张图片的不同面部层次上进行操作和融合,以使得样例图片的化妆效果可以自动传递给目标图片。论文主要贡献为：介绍和分析了现有数字人脸化妆技术,尤其是Tong等人和祝秀萍等人算法的优缺点,提出了一种基于样例的数字人脸化妆技术,可实现自动的化妆效果传递,比原来的数字人脸化妆技术更为简洁快速。另外,将基于样例的数字人脸技术对油画、铅笔画等其它风格的图片进行模拟,并得到具有非真实感效果的实验结果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章:绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 论文工作的主要内容
• 1.3 论文工作的结构框架
• 第二章:数字人脸化妆发展及技术基础
• 2.1 数字人脸化妆技术发展概述
• 2.2 CIELAB色彩空间
• 2.3 人脸检测
• 2.3.1 人脸检测在数字人脸化妆技术中作用
• 2.3.2 基于Adaboost人脸检测方法
• 2.4 主动形状模型
• 2.4.1 ASM在数字人脸化妆技术中作用
• 2.4.2 ASM主动形状模型
• 2.5 基于特征点的人脸变形
• 2.5.1 TPS在数字人脸化妆技术中作用
• 2.5.2 TPS的应用
• 2.6 双边滤波在数字人脸化妆技术中作用
• 2.7 本章小结
• 第三章:基于样例的数字人脸化妆技术
• 3.1 祝秀萍等人的虚拟人脸化妆系统
• 3.1.1 虚拟人脸化妆系统概述
• 3.1.2 虚拟人脸化妆系统优势和不足
• 3.2 Wai-Shun Tong等人的人脸化妆算法
• 3.2.1 人脸化妆算法概述
• 3.2.2 人脸化妆算法的优势和不足
• 3.3 基于样例的数字人脸化妆技术
• 3.4 数字人脸化妆技术
• 3.4.1 算法流程概述
• 3.4.2 数字化妆效果的自动传递
• 3.5 本章小结
• 第四章:数字化妆技术的应用
• 4.1 数字化妆算法的应用及结果图
• 4.2 本章小结
• 第五章:总结展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间完成的论文及获得的奖励
• 参加的项目
• 致谢