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公布日期
2020-07-03 公布专利
2020-06-30 公布专利
2020-06-26 公布专利
2020-06-23 公布专利
2020-06-19 公布专利
2020-06-16 公布专利
2020-06-12 公布专利
2020-06-09 公布专利
2020-06-05 公布专利
2020-06-02 公布专利
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一种基于ASM的动态图像正面人脸重建系统及方法有效

申请号: CN201510602635.3 全文下载
申请日: 2015-09-18 公开/公告日: 2018-07-17
公开/公告号: CN105184273B 主分类号: G06K9/00
申请/专利权人: 桂林远望智能通信科技有限公司
发明/设计人: 蔡晓东;杨超;赵勤鲁;陈超村;王丽娟;甘凯今;吕璐;刘馨婷;宋宗涛;王迪
分类号: G06K9/00
搜索关键词: 人脸图像 正面人脸 人脸 质量评估模块 动态视频 动态图像 光照处理 提取模块 重建系统 合成 薄板样条函数 人脸图像合成 人脸图像序列 特征点定位 肤色像素 合成模块 实际区域 有效地 表情 图像
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【摘要】:
发明提供一种基于ASM的动态图像正面人脸重建系统及方法,本系统包括动态视频人脸提取模块、人脸图像质量评估模块、人脸图像光照处理模块和正面人脸合成模块;动态视频人脸提取模块能够较准确地获取到人脸的实际区域,排除类肤色像素干扰;通过人脸图像质量评估模块和人脸图像光照处理模块能获取到高质量的人脸图像序列;对这些获取到的高质量的人脸图像采用ASM进行特征点定位,利用TPS薄板样条函数合成最终的人脸图像;本发明能够有效地合成正面人脸图像,对于带有微表情人脸图像合成正面人脸具有一定的改善。
 
【主权项】:
1.一种基于ASM的动态图像正面人脸重建系统,其特征在于,包括动态视频人脸提取模块(1)、人脸图像质量评估模块(2)、人脸图像光照处理模块(3)和正面人脸合成模块(4),所述动态视频人脸提取模块(1),用于在视频中提取人脸图像序列,根据CAMShift‑KLT人脸实际区域跟踪算法排除类肤色区域的影响,使人脸图像序列的人脸跟踪区域和实际的人脸图像区域相一致;所述动态视频人脸提取模块(1)包括初始化单元(101)、人脸跟踪单元(102)和更新单元(103),所述初始化单元(101),用于在视频中提取人脸图像序列,并为人脸跟踪单元(102)提供初始化;所述人脸跟踪单元(102),用于根据CAMShift‑KLT人脸实际区域跟踪算法排除类肤色区域的影响,所述CAMShift‑KLT人脸实际区域跟踪算法具体实现为:假设CAMShift算法得到的人脸跟踪区域为c,设大于人脸区域的搜索窗口为跟踪的兴趣点的结合为P={p1,p2,...,pn},得到有效的兴趣点集合为:P'={pi|pi∈P∩pi∈C}   (1‑1)初始化人脸的位置和搜索窗口输入该视频序列的下一帧,同时获得该帧HSV图像;计算HSV图像的搜索窗口的颜色直方图和2D概率分布图;假设I(x,y)是概率分布图像在点(x,y)处的值,并给定移动的阈值A,利用公式来寻找搜索窗口的形心,并将搜索窗口的中心移到形心位置,直至形心的移动小于阈值A,即得到最终的形心,其中xc、yc分别为形心的的横纵坐标,由(1‑2)变换成第0阶距和第1阶距:其中,M00为第0阶距,M10、M01为第1阶距,设人脸区域的长度l和宽度w为:通过公式计算得到跟踪区域c的范围,其中根据KLT算法得到用于跟踪兴趣点的集合P,兴趣点落在跟踪区域c范围之内,标记为有效兴趣点;兴趣点落在跟踪区域c范围之外,标记为无效兴趣点,根据公式(1‑1),得到最终人脸跟踪兴趣点的集合P';计算兴趣点集合P'的外接矩形,作为最终的人脸跟踪区域;所述更新单元(103),用于根据人脸跟踪单元(102)中获得的人脸跟踪区域进行更新,使人脸图像序列的人脸跟踪区域和实际的人脸图像区域相一致;所述人脸图像质量评估模块(2),用于对人脸图像序列的人脸跟踪区域的画面质量进行显著性得分计算,并设定图像选取数目,按图像选取数目从显著性得分的结果中选出分数高于预定值的目标画面人脸图像序列;所述人脸图像光照处理模块(3),用于利用自适应的Gamma变换算法对选出的目标画面人脸图像序列中各人脸跟踪区域进行光照改善处理;所述正面人脸合成模块(4),用于根据ASM算法和TPS薄板样条函数对光照改善处理后的各人脸跟踪区域进行定位处理,从而将目标画面人脸图像序列合成一张正面人脸图像。
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