人脸自动美化算法研究

人脸自动美化算法研究

论文摘要

随着科技的进步,越来越多的数码产品具备很强的摄像性能,智能手机,视频设备,数码相机等,都能清晰地显示客观物体。人们也时不时地使用手机、照相机等具备拍照功能的数码产品进行拍照,由于大多数人的五官或多或少都存在一定的缺陷,以及人们对美丽的不懈追求,我们需要一种能够对照片进行美化的系统来优化我们的脸部。因而,出现了Ever Fine和PS等美化工具,但它们均需要使用者对其软件的使用有一定的了解,并且需要较为复杂的操作,所以需要一种自动化的人脸美化变形系统能够在不失真的前提下对人脸五官进行美化变形。本文通过人脸特征点检测以及人脸变形算法进行分析研究并完成了相关算法的实现,针对人脸照片完成了人脸美化变形系统,首选基于肤色模型检测出人脸区域,在人脸区域中通过PCA验证、颜色分割检测出双眼眼角、嘴角、鼻孔等特征点。然后通过几种变形算法的比较,选择薄板样条法对人脸五官进行了美化变形。因为该算法通常造成会造成非变形区域随之扭曲,我们需要增加控制点可以尽量保持原有形状,但会大大增加计算量,影响系统的实时性。本文通过利用检测点划分矩形区域,仅对矩形区域内部进行美化变形,得到实时性高、变形效果逼真的美化系统。本文以人脸图像为基础,在VC++的平台下实现了人脸自动美化变形算法,其结果表明:本系统能够快速地实现人脸美化变形,具有一定的应用价值。

论文目录

  • 摘要
  • 英文摘要
  • 1 绪论
  • 1.1 应用背景
  • 1.2 人脸特征检测简介
  • 1.3 图像变形技术简介
  • 1.4 人脸自动美化技术简介
  • 1.5 本文的主要内容及安排
  • 2 基于肤色模型的人脸检测
  • 2.1 肤色模型
  • 2.2
  • 2.3 肤色模型的选择与建立
  • 2.3.1 相似度计算
  • 2.3.2 图像二值化
  • 2.3.3 直方图统计
  • 2.4 人脸特征检测
  • 2.4.1 目标特征区域的提取
  • 2.4.2 双眼和嘴巴定位
  • 2.4.3 双眼和嘴巴的轮廓
  • 2.4.4 眼睛的标定
  • 2.4.5 鼻子的标定
  • 2.4.6 嘴角的标定
  • 3 人脸图像变形的几种常见方法
  • 3.1 图像重采样与映射方式
  • 3.2 灰度级插值方法
  • 3.3 交叉分解法
  • 3.4 网格法
  • 3.5 基于线段的图像变形法
  • 3.6 基于点的图像变形法
  • 3.6.1 薄板样条法
  • 3.6.2 空穴的插值
  • 4 人脸自动美化变形系统
  • 4.1 局部美化变形方法
  • 4.2 美化系统流程
  • 4.3 实验结果
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

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