基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103279936A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103279936103279936A(43)申请公布日2013.09.04(21)申请号201310250354.7(22)申请日2013.06.21(71)申请人重庆大学地址400030重庆市沙坪坝区沙正街174号(72)发明人李伟红朱宪宇龚卫国王立付伟锋张镇杨利平李正浩(74)专利代理机构重庆华科专利事务所50123代理人康海燕(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T3/40(2006.01)权权利要求书1页利要求书1页说明书6页说明书6页附图2页附图2页(54)发明名称基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法(57)摘要本发明公开了一种基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法，其实现过程为：首先，应用局部本征变换方法自动生成伪照片的初始估计；然后，从输入的人脸画像中提取出头发和脸部轮廓信息对初始估计进行自动增强；最后，由用户判断自动合成的人脸伪照片是否存在局部合成错误，如果存在明显的合成错误，则采用基于控制点的变形方法对重新输入的伪照片对应的人脸画像进行局部变形，然后再重新进行自动合成，从而修正局部合成错误。在修正过程中，利用主动形状模型获取人脸画像的特征点，利用移动最小二乘法进行基于控制点的刚性变形。本发明能快速、有效地根据输入的人脸画像自动合成人脸伪照片，可以为刑侦、反恐等领域中对人脸素描画像的人工及自动识别提供辅助。CN103279936ACN1032796ACN103279936A权利要求书1/1页1.一种基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法，其特点在于所述方法包括以下步骤：（1）将人脸画像数据库划分为训练集和测试集，对训练集中成对的画像和照片进行有重叠的分块，按照块所在的位置对画像块和照片块进行分类，生成画像块和照片块训练集；（2）在测试集中任取一张画像，作为输入的测试画像，应用局部本征变换方法自动生成伪照片的初始估计图像；（3）从输入的测试画像中提取出头发和脸部轮廓信息，利用这些信息对伪照片的初始估计图像进行自动增强；（4）由用户判断增强后的人脸伪照片是否存在局部合成错误，如果不存在局部合成错误，则输出该人脸伪照片；如果人脸伪照片的局部区域存在明显的合成错误，则采用基于控制点的变形方法对重新输入的伪照片对应的测试画像进行局部变形，然后再重新进行自动合成，从而修正局部合成错误并输出该人脸伪照片。2.根据权利要求1所述的基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法，其特点在于，所述步骤（2）中局部本征变换自动合成伪照片初始估计图像的方法如下：2a）对测试画像进行有重叠的分块；2b）对于一个测试画像块，利用全局本征变换方法中的本征变换原理求得它在相同位置的画像块训练集中的重构系数，利用该重构系数在对应的照片块训练集中自动合成出伪照片块；2c）求得步骤2a）中每一个测试画像块对应的伪照片块，将它们按照取块时的位置拼接回去，得到全局的人脸伪照片的初始估计图像；在自动拼接伪照片块时，对于相邻块的重叠区域，灰度值取各重叠块的平均值。3.根据权利要求1所述的基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法，其特点在于，所述步骤（3）中对伪照片的初始估计图像进行自动增强的方法如下：3a）用白色模板对步骤（2）中所选取的测试画像的五官区域进行遮挡，只保留头发、脸部轮廓等区域，然后对所保留的区域进行灰度提升，即所有像素点的灰度值乘以1.5，从而提取出较为突出的边缘、纹理等信息；3b）将步骤3a）中提取出的图像与步骤（2）中自动生成的人脸伪照片的初始估计图像相乘，实现对初始估计图像的自动增强。4.根据权利要求1所述的基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法，其特点在于，所述步骤（4）中修正伪照片局部合成错误的方法如下：4a）利用主动形状模型获取测试画像以及训练集中所有画像的特征点，根据特征点计算出画像嘴唇区域的平均位置；4b）利用移动最小二乘法对测试画像进行基于控制点的变形，将测试画像上的嘴唇区域移动至平均位置，同时保持其他五官区域的位置不变；4c）将变形后的测试画像重新经过（2）～（3）步的处理自动合成出初始估计图像并进行增强，这时其嘴唇区域的合成错误已经得到了修正；4d）采用基于控制点的变形方法，根据测试画像原有的特征点位置，将人脸伪照片的嘴唇区域变形回其原始位置，从而完成人脸伪照片的局部修正。2CN103279936A说明书1/6页基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法技术领域[0001]本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法，该方法可以为刑侦、反恐等领域中对人脸素描画像的人工及自动识别提供辅助。背景技术[0002]在刑侦执法过程中，当不能确定犯罪嫌疑人身