基于人臉畫(huà)像的偽照片合成及應(yīng)用研究.pdf

1、在刑偵、反恐等領(lǐng)域中，人臉?biāo)孛璁?huà)像對(duì)于確定犯罪嫌疑人身份能夠發(fā)揮重要作用。然而，由于人臉?biāo)孛璁?huà)像和真實(shí)人臉照片之間存在著巨大差異，傳統(tǒng)的自動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)法直接應(yīng)用于人臉畫(huà)像識(shí)別。而且，人眼對(duì)于畫(huà)像和照片的視覺(jué)感受也有很大不同，人們往往不容易從畫(huà)像中識(shí)別出犯罪嫌疑人的身份，因此即使是對(duì)于人工識(shí)別，人臉?biāo)孛璁?huà)像的應(yīng)用也受到了一定的限制。利用基于圖像變換的方法可以根據(jù)輸入的人臉畫(huà)像合成人臉偽照片，人臉偽照片具有和真實(shí)人臉照片相似的視覺(jué)效果，

2、可以為刑偵、反恐等領(lǐng)域中對(duì)于人臉?biāo)孛璁?huà)像的人工及自動(dòng)識(shí)別提供較大輔助。
　　本文針對(duì)將人臉畫(huà)像轉(zhuǎn)換成人臉偽照片問(wèn)題開(kāi)展研究，提出一種基于人臉畫(huà)像的偽照片合成及修正方法。該方法包含人臉偽照片的合成、增強(qiáng)以及局部修正三個(gè)部分。首先，應(yīng)用局部本征變換方法合成人臉偽照片的初始估計(jì)。然后，根據(jù)輸入的人臉畫(huà)像的特點(diǎn)，提出一種簡(jiǎn)單有效的初始估計(jì)增強(qiáng)方法。最后，提出一種基于控制點(diǎn)的局部變形方法對(duì)人臉偽照片的局部合成錯(cuò)誤進(jìn)行修正。本文主要研究?jī)?nèi)容概

3、括如下：
　　①本文首先闡述本課題的研究意義與實(shí)用價(jià)值，分析人臉畫(huà)像識(shí)別技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，著重對(duì)基于圖像變換的人臉偽照片和人臉偽畫(huà)像合成方法進(jìn)行了分析和總結(jié)。通過(guò)分析本課題的研究難點(diǎn)，為本文開(kāi)展的研究打下基礎(chǔ)。
　　②本文從理論上分析采用基于圖像變換的方法合成人臉偽照片的關(guān)鍵技術(shù)及理論。分別介紹全局轉(zhuǎn)換方法中經(jīng)典的全局本征變換方法，以及局部轉(zhuǎn)換方法中經(jīng)典的局部幾何保持方法，并回顧了局部轉(zhuǎn)換方法中的圖像塊連續(xù)映射原理。

4、r>　?、郾疚尼槍?duì)人臉偽照片的合成問(wèn)題，分別應(yīng)用局部本征變換方法和局部坐標(biāo)變換方法將輸入的人臉畫(huà)像轉(zhuǎn)換成人臉偽照片。這兩種方法都屬于局部轉(zhuǎn)換方法，并且算法復(fù)雜度較低。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)兩種方法的人臉偽照片合成結(jié)果進(jìn)行比較，并選擇合成效果較好的局部本征變換方法作為本文中生成人臉偽照片初始估計(jì)的方法。
　?、鼙疚尼槍?duì)人臉偽照片的增強(qiáng)問(wèn)題，根據(jù)輸入的人臉畫(huà)像的特點(diǎn)，提出一種簡(jiǎn)單有效的增強(qiáng)方法。人臉畫(huà)像的頭發(fā)、輪廓等區(qū)域中包含了較多的邊緣、紋理等

5、信息，根據(jù)這一特點(diǎn)，對(duì)人臉畫(huà)像的五官區(qū)域進(jìn)行遮擋，只保留頭發(fā)、輪廓等區(qū)域，然后對(duì)所保留的區(qū)域進(jìn)行灰度提升，提取出較為突出的邊緣、紋理等信息，最后將提取出的圖像與人臉偽照片的初始估計(jì)相乘，實(shí)現(xiàn)對(duì)初始估計(jì)的增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文所提出方法的有效性。
　?、荼疚尼槍?duì)人臉偽照片局部合成錯(cuò)誤的修正問(wèn)題，提出一種基于控制點(diǎn)的局部變形方法。該方法同樣根據(jù)主動(dòng)形狀模型獲得人臉畫(huà)像的特征點(diǎn)，但是在進(jìn)行基于控制點(diǎn)的變形時(shí)，并不需要將整張人臉畫(huà)像都變

6、形成平均形狀，而是應(yīng)用移動(dòng)最小二乘法將與平均位置相差較大的局部區(qū)域變形到平均位置，同時(shí)保持其他重要區(qū)域位置不變。這樣就可以在修正局部合成錯(cuò)誤的同時(shí)保證整體相似度不會(huì)下降。另外，由于該方法中只涉及到局部區(qū)域的變形，所以并不需要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)輸出結(jié)果中控制點(diǎn)的目標(biāo)位置，從而降低了計(jì)算復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文所提出方法的有效性。
　?、奕四槀握掌囊粋€(gè)重要應(yīng)用方向是人臉畫(huà)像的自動(dòng)識(shí)別。局部本征變換和局部坐標(biāo)變換等基于圖像變換的方法