基于人機交互的人臉老化算法研究

1、作者簡介：胡偉平，男，1979年5月出生，湖北省仙桃市人，講師，西南大學邏輯與智能研究中心邏輯學專業(yè)在讀博士，西南大學育才學院理工學院教師?；谌藱C交互的人臉老化系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)胡偉平1，2鄧輝文3（1西南大學邏輯與智能研究中心，重慶400715；2西南大學育才學院，重慶401524；3.西南大學計算機與信息科學學院，重慶400715）摘要：設計了一個基于人機交互的人臉老化系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括建模和應用兩部分。建模部分將人臉數(shù)據(jù)庫進行預處理

2、，建立歸一化的人臉數(shù)據(jù)庫和不同性別不同年齡段的人臉輪廓庫；在應用部分，輸入圖像經(jīng)過預處理、輪廓變換、紋理合成之后得到目標圖像。此外，系統(tǒng)設計有人機交互接口，不僅能融合人類智能與機器智能，實現(xiàn)人機協(xié)同工作，也實現(xiàn)了對任一年齡不同生活狀況不同體型下目標人臉的定制。實驗結果表明，該系統(tǒng)對于正面人像有較好的老化效果。關鍵字：人機交互人臉老化圖形變換紋理合成ResearchImplementationonHumanFaceAgingSystemB

3、asedonHCIHuWeiping12DengHuiwen3(1.InstituteofLogicIntelligenceSouthwestUniversityChongqing4007152.SouthwestUniversityYucaiCollegeChongqing4015243.SchoolofComputerInfmationScienceSouthwestUniversityChongqing400715)Abstrac

4、t:AhumanfaceagingsystembasedonHCIwasdesignedwhichcomprisedtwoparts:themodelingparttheapplicationpart.InthemodelingparttheimagesfromFGagingdatabasewerepretreatedfacecontourdatabaseofdifferentsexesdifferentageswereestablis

5、hed.Intheapplicationpartthetestimagewastransfmedtotargetimageagterpreprocessingcontourtransfmationtexturesynthesis.HCIinterfaceswereaddedinthesystemtoachivemanmachinecooperationuserswereallowedtocustomizetargetfaceofdiff

6、erentlivingconditiondifferentbodytypedifferentagesthroughthoseinterfaces.Experimentalresultsshowthatthesystemcangainbetteragingeffectsfpositiveptraits.Keywds:HCIfaceagingmphtexturesynthesis像與灰度圖像之間的灰度變換映射，公式如式（1）。（1）????

7、?????????????????00)(0)00)(0log(21100)(00s0m0)j)(g0(is1m1m0j)g0(i))(00log(21)(1smjigsmjigsmsmjigmjigmmjig其中g0(ij)g1(ij)分別是源圖像和目標圖像任一點的灰度。以上映射能將源圖像的灰度區(qū)間從[m0m0s0]變換到[m1m1s1]，同時對于超出這個范圍的灰度值，使用log函數(shù)將其快速收縮到該目標區(qū)間外的很小范圍內(nèi)。2人臉特征提

8、取人臉特征提取目前主要有基于人臉幾何特征、基于人臉統(tǒng)計特征和基于人臉頻率域特征等三類方法。由于本系統(tǒng)所使用的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)標定了68個人臉特征點，所以可以在此基礎上使用基于人臉幾何特征的提取方法。FG數(shù)據(jù)庫自帶的人臉特征點主要集中在人臉五官，考慮到人臉老化過程中發(fā)際線有明顯變化而且發(fā)型對于年齡有較大影響，因此已有68個特征點的基礎上，使用人工標點的方式，將特征點增加至90個，如圖1所示，圖中三角形為原始68個特征點，圓圈所示為新增的22個特

9、征點。確定特征點之后，按年齡段和性別分組，計算算術平均值，得到不同性別不同年齡段的人臉輪廓模板。圖1人臉特征點對于測試圖像，其特征點可以使用手工標點方式來確定，也能先使用主動形狀模型[910]（ActiveShapeModel，ASM）來自動標注，之后再用手工來確認的方式來確定。3人臉輪廓變形圖像變形有三種常用方法：基于特征點的圖像變形、基于特征線的圖像變形以及基于塊的圖像變形，本系統(tǒng)采用基于特征線的圖像變形技術[11]來實現(xiàn)人臉輪廓的