【技术实现步骤摘要】
用于人脸画像合成的主动表观模型
本专利技术属于图像处理
，尤其是涉及可用于刑侦破案以及数字娱乐的一种用于人脸画像合成的主动表观模型。
技术介绍
人脸画像合成有重大的实际应用，比如支持动漫制作和辅助警方破案。当案件发生后，警方一般会根据现场目击证人的描述绘制出嫌疑犯的画像，之后在警方的照片数据库中进行检索和识别。由于照片和画像属于两种不同的模态，存在较大的差异，因此在识别之前先将警方人脸数据库中的照片转化成画像，再将待识别的画像在合成画像数据库中进行识别。目前社交媒体变得越来越流行，很多用户将自己的照片转化成画像然后上传到网上作为自己的头像以增加娱乐效果。已有的人脸画像合成方法主要分两大类：数据驱动的方法和模型驱动的方法。其中，数据驱动的方法主要包含两个步骤：近邻图像(图像块)选择和图像(图像块)权重重建。模型驱动的方法直接学习照片(照片块)与画像(画像块)之间的映射关系。下面列举一些经典的人脸画像合成算法。Liu等人(LiuQ,TangX,JinH,etal.Anonlinearapproachforfacesketchsynthesisandrecogni...
【技术保护点】
1.用于人脸画像合成的主动表观模型，其特征在于包括以下步骤：(1)给定标好关键点的照片‑画像对集合，将集合中的照片由彩色图像变成灰度图像，再将照片‑画像对集合划分为训练照片样本集、训练画像样本集和测试照片样本集，并从测试照片样本集中选取一张测试照片I；(2)对训练照片样本集与训练画像样本集提取对应的训练照片形状集
【技术特征摘要】
1.用于人脸画像合成的主动表观模型，其特征在于包括以下步骤：(1)给定标好关键点的照片-画像对集合，将集合中的照片由彩色图像变成灰度图像，再将照片-画像对集合划分为训练照片样本集、训练画像样本集和测试照片样本集，并从测试照片样本集中选取一张测试照片I；(2)对训练照片样本集与训练画像样本集提取对应的训练照片形状集与训练画像形状集其中，M代表训练照片样本集中照片的个数以及训练画像样本集中画像的个数，代表第i张照片的人脸形状，代表第i张画像的人脸形状；对训练照片形状集Sp和训练画像形状集Ss进行主成分分析：其中，是照片形状特征向量，是照片形状集特征向量矩阵，是照片形状集对角特征值矩阵，是画像形状特征向量，是画像形状集特征向量矩阵，是画像形状集对角特征值矩阵；是照片形状参数，是画像形状参数；(3)对训练照片样本集与训练画像样本集提取对应的训练照片纹理集与训练画像纹理集其中，M代表训练照片样本集中照片的个数以及训练画像样本集中画像的个数，代表第i张照片的人脸纹理，代表第i张画像的人脸纹理；对训练照片纹理集Gp和训练画像纹理集Gs进行主成分分析：其中，是照片纹理特征向量，是照片纹理集特征向量矩阵，是照片纹理集对角特征值矩阵，是画像纹理特征向量，是画像纹理集特征向量矩阵，是画像纹理集对角特征值矩阵；是照片纹理参数，是画像纹理参数；(4)将步骤(2)和步骤(3)得到的人脸照片形状参数和人脸照片纹理参数融合成一个新的照片级联参数将步骤(2)和步骤(3)得到的人脸画像形状参数和人脸画像纹理参数融合成一个新的画像级联参数其中，Wip是人脸照片形状参数对应的权重矩阵，Wis是人脸画像形状参数对应的权重矩阵，用于消除形状参数与纹理参数之间单位不一致的问题；对照片级联参数集和画像级联参数集分别进行主成分分析：其中，Qp是照片级联参数特征向量，Vp是照片级联参数集特征向量矩阵，Λp是照片级联参数集对角特征值矩阵，Qs是画像级联参数特征向量，Vs是画像级联参数集特征向量矩阵，Λs是画像级联参数集对角特征值矩阵，是照片表观参数，是画像表观参数；(5)给定一张标好关键点的测试照片I，将其由彩色图像变成灰度图像，然后对测试照片I提取对应的人脸照片形状与人脸照片纹理利用公式(1)和(3)分别计算测试照片I对应的人脸照片形状参数和人脸照片纹理参数将得到的人脸照片形状参数和人脸照片纹理参数融合成一个新的照片级联参数利用公式(7)，由照片级联参数得到照片表观参数将公式(9)中的Qp用公式(7)替代得：将公式(10)中的Bp用Bs替代得照片级联参数对应的画像级联参数(6)利用模型的线性性质，将人脸照片的形状和纹理表示成画像级联参数的函数，将主...
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