基于移动平台的自动人脸置换方法研究

摘要

随着互联网的蓬勃发展与普及,人们越来越追求自身个性化,利用计算机自动合成高真实感的人脸图像或视频,在计算机动画、计算机图形学等领域有着广阔的应用前景。
　　通过分析与总结现有人脸置换方法的优缺点,对现有方法的关键步骤进行了改进,本文设计并实现了一种自动人脸置换新系统,用以合成具有源图像人脸特征、目标图像人物造型和背景的新图像。其实现过程包括以下几个步骤:首先对齐源图像与目标图像,接着在人脸区域内找出最佳拼接线,结合肤色交叉融合的方法实现人脸图像的无缝拼接,最后在需要进一步修复的头发区域内完成合成人脸图像的修复。
　　在人脸置换过程中,本文提出了一种基于图像变形的人脸对齐的方法。通过面部特征点建立表达人脸位置与形状映射关系的数学模型,利用薄板样条算法对人脸图像进行变形。该方法避开了传统建立复杂且耗时的3D人脸模型过程。
　　为了在对齐后的人脸图像中找到差异最小的拼接缝,本文首次采用了一种基于A*算法的最优化拼接缝规划方法,适用于不同发型不同背景的人脸图像。图像融合过程中,给出了一种自适应加权平均融合方法,有效地实现了拼接边界的自然平滑过渡。
　　合成后的人脸图像在头发区域易受发饰、发型等因素影响而产生局部“缺失”或“损坏”现象,本文在Criminisi算法的基础上,提出了一种限定修复趋势的人脸图像修复方法,有效地克服了头发修复的困难。
　　本文最后搭建了Android手机平台的人脸置换系统,在待合成图像发型与姿态相近的条件下进行实验,结果表明本文提出的自动人脸置换方法对自然图像置换成功率超过90％,所得合成结果具有高真实感。

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1 绪论

1.1 引言

1.2 人脸图像自动置换相关技术综述

1.3 人脸图像自动置换技术的应用领域

1.4 论文结构安排

2 人脸图像的面部特征提取

2.1人脸图像预处理

2.2人脸检测

2.3眼睛定位

2.4活动形状模型

2.5本章小结

3 最优化图像拼接缝规划与图像修复

3.1人脸图像的自动对齐与调整

3.2人脸图像的最优化图像拼接缝规划

3.3合成人脸图像的修复

3.4本章小结

4 基于移动平台的人脸置换系统

4.1人脸置换系统设计与实现

4.2实验结果与分析

4.3本章小结

5 总结与展望

5.1 研究工作总结

5.2 工作展望

致谢

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间发表的论文目录