[发明专利]用于人脸图像合成的图像库

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，具体涉及计算机人脸图像自动生成技术领域，特别是计算机人脸图像自动生成技术使用的、用于人脸图像合成的图像库。

背景技术

计算机图像处理技术领域，特别是在计算机人脸图像自动生成技术领域，人们已发明了用于预测若干年后相貌的人脸老化计算机图像生成方法、人脸肖像画的计算机自动生成方法等。

关于人脸老化计算机图像生成方法：

用于预测若干年后相貌一方面可以运用于寻找丢失儿童，改进人脸识别系统的性能。另一方面合成不同生活状况下的老化图像可以唤起人们对健康合理的生活方式的重视。真实感人脸老化图像的合成也可以用于电脑特技。但是人的老化过程本身是一个不确定的问题，老化结果不仅与人的健康、营养状况有关，还受到生活环境等外界条件的影响，所以人脸老化图像合成技术有着广阔的应用前景，也具有很大的挑战性。

《电子学报》第31卷第12A期的文章“人脸的表情与年龄变换和非完整信息的重构技术”提出一种基于衰老纹理映射和差异性理论的人脸老化合成方法。该方法的具体步骤为：

(1)计算各个年龄段人脸的平均特征；

(2)对年轻人脸图像进行分解，得到对应的形状和纹理矢量，记为(shp，tex)；

(3)计算新的人脸图像在形状和纹理方面与平均特征之间的差异，记为(Δshp，Δtex)；

(4)利用参数α和β来调整新的人脸图像与平均脸之间的形状特征及纹理特征的差异程度.Δshp′＝α·Δshp，Δtex′＝β·Δtex，其中0＜α，β＜1；

(5)计算差异程度变化后，新的人脸图像的形状矢量及纹理矢量(shp′，tex′)，其中shp′＝α·Δshp+shp，tex′＝β·Δtex+tex.根据得到的矢量前向Warp重构老化图像。

上述人脸老化计算机图像生成方法的缺陷在于：

1、该合成技术的老化结果依赖于计算得到的平均模板，对所有的年轻人脸都采用完全相同的老化模式，因此，该方法的准确性差；2、由于纹理图像叠加求平均会产生模糊，损失细节信息，所以生成结果受分辨率限制很大，不能合成高分辨率的图像；3、只考虑面部特征，对影响年龄判断的其他特征未加考虑，比如头发等。

关于人脸肖像画的计算机自动生成方法：

肖像画是一种非常流行的艺术表现形式，特别是人脸的肖像可以艺术化地表现出个人的面部特性。但是，绘制肖像画并不是人天生的本领，只有经过长期刻苦训练的艺术家才能绘制出非常逼真的肖像画。因此，如何让计算机根据给定的人脸图像来自动生成肖像画显然是一个非常困难和具有挑战性的课题。

《计算机学报》第26卷第2期中的文章“基于样本学习的肖像画自动生成算法”，公开了一种肖像画的自动生成方法，该方法的具体步骤为：

(1)、用一组人脸图像和对应的肖像画作训练样本；

(2)、在输入的人脸图像检测出各特征点的坐标；

(3)、根据人脸各部位特征点的坐标定位来获得人脸结构，通过坐标转换找到训练样本中人脸图像对应的点坐标；

(4)、根据训练样本中人脸图像和对应的肖像画的对应关系，用迭代采样的方法从训练样本中一个像素一个像素或一个区域一个区域采样合成并输出人脸肖像画。

上述肖像画自动生成方法缺陷在于：

1、所有人脸图像都对应的相同的肖像画作训练样本，因此，该方法的准确性差；2、由于使用基于像素的采样方法，速度很慢；3、当需输出另一种风格的肖像画时，该方法须重新根据另一种风格的训练样本生成肖像画，耗时耗力。

鉴于上述人脸老化计算机图像生成方法、肖像画自动生成方法存在的缺陷，也有人提出：在计算机人脸图像自动生成技术中，建立用于人脸图像合成的图像库，然后将分解后的各部位图像特征点组成的形状，与肖像画模板库中各自对应的模板部位特征点组成的形状分别进行对比，挑选匹配的模板，使计算机人脸图像自动生成方法速度快，使得输出图像人脸相似度得到提高。

但目前人们设想建立的图像库，存储结构简单，一般只包括各人脸部位图像模板的各特征点的坐标、该人脸部位图像模板对应的人脸部位生成图像模板(如老化后的人脸部位图像模板、各种风格的人脸部位艺术画图像模板等)，采用上述图像库的计算机人脸图像自动生成方法获得的人脸图像并不完美，因此，目前还没有一种成熟的、采用建立用于人脸图像合成图像库的计算机人脸图像自动生成方法。

发明内容