【摘 要】
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近几年,随着人工智能时代的到来和发展,大规模的人机交互技术引起越来越多的人们的关注,图像处理作为人机交互技术中的关键部分成为人们备受关注的热点研究方向.图像处理技术包含了非常多的研究领域,其中,人脸合成技术是图像处理中的一个重要的研究分支.人脸合成技术通过控制输入人脸图像的特征,利用图像变形算法,将输入人脸图像进行平滑变形,再对变形图像线性组合,生成自然逼真的合成图像,且合成人脸同时拥有各输入人脸
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近几年,随着人工智能时代的到来和发展,大规模的人机交互技术引起越来越多的人们的关注,图像处理作为人机交互技术中的关键部分成为人们备受关注的热点研究方向.图像处理技术包含了非常多的研究领域,其中,人脸合成技术是图像处理中的一个重要的研究分支.人脸合成技术通过控制输入人脸图像的特征,利用图像变形算法,将输入人脸图像进行平滑变形,再对变形图像线性组合,生成自然逼真的合成图像,且合成人脸同时拥有各输入人脸的特征.合成的虚拟人脸在商业娱乐、人机交互、数据增强等领域都有很大的应用价值.本文主要研究人脸图像合成方法,提出了一个能够自动合成两张或多张人脸的算法框架,框架中的各个模块相互独立,便于替换或优化.具体研究内容和研究成果如下:1.使用回归树集成算法提取人脸图像特征点,线性组合得到目标人脸图像的特征点,再利用各组特征离散点分别进行Delaunay三角剖分,然后根据目标三角对原三角进行网格变形,对变形人脸图像线性组合得到目标人脸图像,最后把合成后的人脸图像叠加到背景图像的指定区域,得到完整的融合图像.2.解决人脸图像牙齿区域融合不自然的问题.传统合成方法是直接将整个人脸区域进行变形,变形过程没有考虑到人脸的表情,这可能会导致合成图像的牙齿区域由牙齿纹理和皮肤纹理组成,合成效果不够自然.本文提出将牙齿区域单独合成,适用于输入人脸图像牙齿区域张合程度不同的情形.该方法改进了传统的人脸合成方法,自然逼真地合成出不同表情人脸的图像.3.解决人脸合成中的颜色差异问题.当把合成人脸图像叠加到背景图中时,由于不同光照环境和设备下拍摄的图像颜色差异很大,最后的合成结果很可能颜色怪异,在视觉上使人感觉不自然.本文提出使用泊松编辑方法,利用合成人脸图像的梯度和背景图像的融合边界,对人脸图像进行颜色调整,很好地改善了融合结果.
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