[发明专利]一种大尺度人脸变形方法

说明书

本发明公开了一种大尺度人脸变形方法，包括以下步骤：根据人脸特征点识别算法得到若干个人脸特征点；由眉部特征点推算额部特征点，由鼻部和脸部轮廓推算出脸颊特征点，增加人脸可形变区域；从所有特征点中选取n个控制顶点，其中3＜＝n＜＝特征点个数；由形变约束条件和控制顶点，通过移动最小二乘法MLS计算得到形变后的所有人脸特征点，使得人脸变形后更为自然；利用B样条插值分别对变形前后的特征点进行插值处理，提高特征点密度，提高大尺度变形后人脸边缘光滑度；对插值后的变形前特征点进行三角剖分，得到所有三角形顶点对应索引；将变形前特征点位置转换成纹理坐标，变形后特征点位置转换成顶点位置，通过OpenGL渲染得到最终人脸大尺度变形后的效果。

技术领域

本发明属于图形处理技术领域，具体涉及一种大尺度人脸变形方法。

背景技术

人脸图像变形技术和算法的研究一直是图像处理研究领域中的重要研究内容。人脸图像变形涉及的算法复杂，其核心内容是依据一定约束条件生成变形映射函数，并通过控制特征点，从而产生平滑自然的变形效果。

现在人们愈发关注人脸图像变形的细节，但是现有的变形技术主要专注于局部区域的小尺度变形，例如大眼，瘦脸等。如果涉及大尺度人脸变形就会引起变形边缘不平滑，变形后人脸不自然等问题，使得处理后的图像整体效果不自然。而且现有成熟的人脸特征点识别算法得到的特征点都只覆盖了眉毛以下的部位，导致基于特征点的人脸变形只能对眉部以下部位进行，而无法对额头进行变形。

发明内容

鉴于以上存在的技术问题，本发明用于提供一种大尺度人脸变形方法，主要解决的是现有技术实现人脸大尺度变形后产生的人脸变形区域不自然和人脸边缘不光滑的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

一种大尺度人脸变形方法，包括以下步骤：

S10，根据已有人脸特征点识别算法得到若干个人脸特征点；

S20，由眉部特征点和当前人脸框大小计算出额部特征点，公式如下：

P_head.x＝P_eyebrow.x

P_head.y＝P_eyebrow.y-αH_face

其中d为增益系数，H_face为当前人脸框高度；P_head.x，P_head.y分别为计算所得额头特征点x，y轴坐标；P_eyebrow.x，P_eyebrow.y分别为特定眉部特征点x，y轴坐标；

由鼻翼特征点和脸部轮廓计算出脸颊特征点，公式如下：

P_face.xy＝(P_profile.xy+P_nose.xy)/2.0

其中P_face.xy为计算所得脸颊特征点坐标；P_profile.xy为特定脸部轮廓点坐标；P_nose.xy为特定鼻翼部特征点坐标；

增加额外的特征点可覆盖当前人脸识别算法不能识别标记的区域，继而增加人脸可形变区域；

S30，从上述所有特征点中任意选取n个点作为控制顶点，(其中3＜＝n＜＝特征点个数)，若预期形式为人脸对称变形模式，则只需选取一侧特征点，其对称特征点自动成为控制顶点；若为非对称变形模式，则控制点即为被选取的特征点；

S40，根据给定形变约束条件和控制顶点，通过移动最小二乘法MLS计算得到形变后的所有人脸特征点的坐标，由此算法得到的特征点使得人脸变形后更为自然。MLS表达式为：