專利名稱：一種基于平均臉的美麗人臉合成方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計算機圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于平均臉的美麗人臉合成方法。
背景技術(shù)：
美麗是人類普適的體驗，美麗具有吸引人的力量。數(shù)個世紀以來，哲學(xué)家、藝術(shù)家、 科學(xué)家們一直致力于研究是什么使得人美麗。其中，關(guān)于人臉美麗(或稱為吸引力)這一課題，進化生物學(xué)和進化認知心理學(xué)的研究者們提出了著名的臉孔平均性假說，臉孔平均性假說認為達爾文的自然選擇理論認為特征的平均值比極端值好，正常穩(wěn)定的自然選擇因為進化的壓力會使得極端的特征向它的平均值靠近，擁有接近平均特征的人會較少可能攜帶有害的遺傳性變異，因此擁有平均特征的人因為健康而使得他們較擁有極端特征的人而被同類所更喜歡。1879年，實驗心理學(xué)家Francis Galton希望從一個特定群體中找出該群體的人特有的臉部特征(如找出罪犯、素食者、軍人等群體的人所共有的外貌特征)，他將數(shù)張人臉肖像采用光學(xué)的方法投影到同一張膠片上，并由此得到合成的人臉圖像。結(jié)果felton驚訝地發(fā)現(xiàn)得到的合成臉要比組成它的人臉都要美觀。Galton的發(fā)現(xiàn)在一定程度上支持了人臉美麗的平均性假說，在當時引起了許多人的興趣，然而，由于技術(shù)條件所限，用(Walton的光學(xué)投影方法所合成的平均臉往往比較模糊。在20世紀90年代初，許多心理學(xué)家都對平均性進行了更深入的研究，他們認為，一張人臉的形狀是否趨于平均，是判斷該人臉是否美麗的一個關(guān)鍵維度，這就是在心理學(xué)上的“平均臉假設(shè)”(Averageness Hypothesis)。平均臉的合成并非是一個簡單的數(shù)學(xué)平均問題，因為要考慮人臉的不同尺寸、膚色、五官位置、姿態(tài)變化等諸多因素，采用簡單的數(shù)學(xué)平均處理無法獲取真正的平均臉。盡管平均臉的研究已經(jīng)有多年的歷史，且近年來持續(xù)受到認知心理學(xué)方面的重視，但為數(shù)不多的平均臉合成技術(shù)中基本上采用人工方式或半人工方式合成平均臉，效率低，準確度不高，限制了平均臉的深入研究及應(yīng)用。利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)全自動的平均臉合成的方法鮮有報道，現(xiàn)有技術(shù)中，有的僅僅是對圖像的像素值進行平均，沒有考慮人臉的特征點(例如五官位置)等，而特征點是平均臉合成中至關(guān)重要的因素之一；有的方法簡單，不支持對姿態(tài)不同的人臉圖像進行處理；此外，現(xiàn)有的平均臉合成方法均無法實現(xiàn)全自動的計算機合成，不少重要環(huán)節(jié)需要人工干預(yù)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供了一種基于平均臉的美麗人臉合成方法。為了實現(xiàn)上述的目的，采用如下的技術(shù)方案
一種基于平均臉的美麗人臉合成方法，將多幅人臉圖像合成為一幅人臉圖像，包括以下步驟
(1)人臉特征點提取，提取出人臉圖像集中各人臉圖像的特征點；(2)人臉圖像區(qū)域剖分，利用特征點和邊界點組成的剖分點對人臉圖像進行三角剖
分；
(3)人臉圖像對準，將人臉圖像集中各圖像歸一化到一個統(tǒng)一的標準上；
(4)人臉圖像分段仿射變換，以三角剖分建立映射關(guān)系，對圖像進行分段仿射變換；
(5)平均臉的合成，將仿射后的人臉圖像集各對應(yīng)像素點進行平均，合成平均臉圖像。上述技術(shù)方案中，所述步驟(1)包括以下步驟
(11)確定要提取的人臉特征點，所述特征點來源于人臉上的眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇及人臉外輪廓各區(qū)域；
(12)采用基于活動輪廓模型的人臉特征點定位方法對圖像進行自動檢測；
(13)對于因頭發(fā)遮擋、光照、姿態(tài)等原因而導(dǎo)致AAM算法無法檢測或檢測錯誤的人臉特征點，進行手工修復(fù)或標注。實驗表明，采用AAM算法能成功檢測擬％以上的人臉特征點。上述技術(shù)方案中，所述步驟( 包括以下步驟
(21)在圖像邊界處均勻采樣出邊界點，與特征點一起組成剖分點，讓非人臉的區(qū)域也能在分段線性仿射階段得到處理；
(22)建立一個虛擬的大三角形作為初始剖分三角形，保證大三角形包括了所有的剖分占.
(23)通過逐點插入建立Delaimay三角形剖分；
(24)移除與初始三角形相連的所有邊，得到Delaimay三角剖分網(wǎng)，將圖像分成多個三角形。上述技術(shù)方案中，所述步驟(3)采用廣義ftOcrustes分析(Generalized Procrustes Analysis, GPA)進行圖像形狀對準，具體步驟如下
(31)將圖像集中各圖像進行旋轉(zhuǎn)；
(32)將圖像集中各圖像大小進行歸一化；
(33)將圖像集中各圖像對應(yīng)的特征點進行對準。上述技術(shù)方案中，所述步驟(4)包括以下步驟
(41)以三角剖分網(wǎng)建立映射關(guān)系，對圖像集中的每一幅圖像進行分段線性仿射，使得在仿射結(jié)束后，每一張人臉圖像上的特征點位置均與平均臉特征點位置相同；
(42)以三角剖分網(wǎng)建立映射關(guān)系，剖分后的圖像被分成多個三角形，原圖像上的三角形與平均臉圖像上的三角形之間有一一對應(yīng)的關(guān)系，將原圖像三角剖分得到的三角形投影到目標圖像對應(yīng)的三角形上，采用的仿射變換如下
權(quán)利要求
1.一種基于平均臉的美麗人臉合成方法，將多幅人臉圖像合成為一幅人臉圖像，其特征在于包括以下步驟(1)人臉特征點提取，提取出人臉圖像集中各人臉圖像的特征點；(2)人臉圖像區(qū)域剖分，利用特征點和邊界點組成的剖分點對人臉圖像進行三角剖分；(3)人臉圖像對準，將人臉圖像集中各圖像歸一化到一個統(tǒng)一的標準上；(4)人臉圖像分段仿射變換，以三角剖分建立映射關(guān)系，對圖像進行分段仿射變換；(5)平均臉的合成，將仿射后的人臉圖像集各對應(yīng)像素點進行平均，合成平均臉圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的美麗人臉合成方法，其特征在于所述步驟(1)包括以下步驟(11)確定要提取的人臉特征點，所述特征點來源于人臉上的眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇及人臉外輪廓各區(qū)域；(12)采用基于活動輪廓模型的人臉特征點定位方法對圖像進行自動檢測；(13)對于無法檢測或檢測錯誤的人臉特征點，進行手工修復(fù)或標注。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的美麗人臉合成方法，其特征在于所述步驟( 包括以下步驟(21)在圖像邊界處均勻采樣出邊界點，與特征點一起組成剖分點；(22)建立一個虛擬的大三角形作為初始剖分三角形，保證大三角形包括了所有的剖分占.(23)通過逐點插入建立Delaimay三角形剖分；(24)移除與初始三角形相連的所有邊，得到Delaimay三角剖分網(wǎng)，將圖像分成多個三角形。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的美麗人臉合成方法，其特征在于所述步驟C3)采用廣義 Procrustes分析(Generalized Procrustes Analysis, GPA)進行圖像形狀對準，具體步驟如下(31)將圖像進行旋轉(zhuǎn)；(32)將圖像大小進行歸一化；(33)將圖像集中各圖像對應(yīng)的特征點進行對準。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的美麗人臉合成方法，其特征在于所述步驟(4)包括以下步驟(41)以三角剖分網(wǎng)建立映射關(guān)系，對圖像集中的每一幅圖像進行分段線性仿射，使得在仿射結(jié)束后，每一張人臉圖像上的特征點位置均與平均臉特征點位置相同；(42)以三角剖分網(wǎng)建立映射關(guān)系，將原圖像三角剖分得到的三角形投影到目標圖像對應(yīng)的三角形上，采用的仿射變換如下 ^λ fsx cos θ O1 (- sin θ) Λ χλI J/' I = I jv sin θ sjl cos θ ty |>!LiJ L ο ο iJ I1J其中，(χ,y)是原坐標系中的一點，(χ’，y’)是變換后的坐標系中的點，式子定義了原坐標系與將其旋轉(zhuǎn)角度θ、在水平方向上縮放&、在豎直方向上縮放 、然后再平移t) 后得到的另一個坐標系之間的點的對應(yīng)關(guān)系，式中參數(shù)通過已知的特征點求解。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的美麗人臉合成方法，其特征在于所述步驟( 采用加權(quán)平均的方法將分段仿射后的人臉圖像合成為平均臉圖像，設(shè)圖像集中共有m幅人臉圖像，每幅人臉圖像的寬度為W，高度為H，其中第左幅圖像上第i行、第j·列的像素點的顏色值為及二，平均臉圖像上第i行、第J·列的像素點的顏色值為
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于平均臉的美麗人臉合成方法，通過將人臉圖像集中各人臉圖像進行特征點提取、三角剖分、圖像對準、分段仿射變換后，合成為一幅平均臉圖像，合成的人臉圖像五官比例協(xié)調(diào)，輪廓及膚色自然美觀，能夠反映出用于合成的圖像集的特征，較好地實現(xiàn)了美麗人臉的合成，也驗證了心理學(xué)上“平均臉是美麗的”的結(jié)論。
文檔編號G06T5/50GK102486868SQ20101057426
公開日2012年6月6日 申請日期2010年12月6日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月6日
發(fā)明者龐家昊, 杜明輝, 毛慧蕓, 金連文 申請人:華南理工大學(xué)