【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用于合成人脸的方法和系统，尤其涉及用于基于马尔科夫网络模型 合成人脸图像的方法和系统。
技术介绍
人脸识别技术的一个重要应用是协助司法鉴定。例如，从警察局的照片数据库 中自动检索出犯罪嫌疑人可以帮助警方很快缩小犯罪嫌疑人的范围。但是，在很多情况 下，警方无法得到犯罪嫌疑人的照片。此时最好的替代品通常是根据目击证人描述而所 画的画像。因此能够根据画像在照片数据库中自动寻找照片变得非常重要。然而，画像 与照片存在很大的差异，并且产生画像的心理过程也较为复杂，因此基于人脸画像的识 别比通常基于人脸照片的识别困难得多。很难将画像与照片这两种不同类型的数据进行 匹配。解决上述问题的一个方法是先把事先存储在数据库中的人脸照片转换为人脸画 像，然后将要查询的人脸画像与数据库中所转换的人脸画像相匹配；或者先把要查询的 人脸画像转换为人脸照片，然后将所转换的人脸照片与事先存储在数据库中的人脸照片 相匹配。生成画像的心理过程很难准确地用规则和语法来表达。画像与照片的差别主要 存在于两个方面纹理和形状。图3显示了人脸照片和画像的一个对比例子。铅笔在纸 上画的图像与照片中...
【技术保护点】
用于基于训练集合成人脸图像的方法，所述训练集包括多个图像对，所述图像对中的每一对被分割成多个图像小块对，所述多个图像小块对中的每一对包括一个第一类型的图像小块和一个第二类型的图像小块，所述方法包括：接收第一类型的测试人脸图像；将所接收的第一类型的测试人脸图像分割为多个图像小块；在所述训练集的第一类型的图像小块中，为从所述第一类型的测试人脸图像中分割出的多个图像小块中的每一个选择匹配小块；根据所选择的匹配小块从所述训练集的所述图像小块对中确定与其对应的第二类型的图像小块；以及将确定的第二类型的图像小块合成为第二类型的人脸图像。
【技术特征摘要】
1.用于基于训练集合成人脸图像的方法，所述训练集包括多个图像对，所述图像对 中的每一对被分割成多个图像小块对，所述多个图像小块对中的每一对包括一个第一类 型的图像小块和一个第二类型的图像小块，所述方法包括接收第一类型的测试人脸图像；将所接收的第一类型的测试人脸图像分割为多个图像小块；在所述训练集的第一类型的图像小块中，为从所述第一类型的测试人脸图像中分割 出的多个图像小块中的每一个选择匹配小块；根据所选择的匹配小块从所述训练集的所述图像小块对中确定与其对应的第二类型 的图像小块；以及将确定的第二类型的图像小块合成为第二类型的人脸图像。2.如权利要求1所述的方法，还包括将所合成的第二类型的人脸图像与预定数据库中的第二类型的测试人脸图像进行识 别匹配。3.如权利要求1所述的方法，其中，为从所述第一类型的测试人脸图像中分割出的多 个图像小块中的每一个选择匹配小块的步骤还包括在所述训练集的第一类型的图像小块中为从所述第一类型的人脸图像中分割出的多 个图像小块中的每一个选择多个候选匹配小块；以及从所选择的多个候选匹配小块中确定与所分割的多个测试小块中的每一个最佳匹配 的一个的候选匹配小块。4.如权利要求3所述的方法，其中，在所述训练集的第一类型的图像小块中为从所述 第一类型的测试人脸图像中分割出的多个图像小块中的每一个选择多个候选匹配小块还 包括在所述训练集的第一类型的图像中的每一个上确定与从所述第一类型的测试人脸图 像中分割出的多个图像小块中的每一个相对应的位置；以及以所确定的位置为基准，在所述训练集的第一类型的图像小块中的每一个上设定一 个范围；以及在所设定的范围内确定所述训练集的第一类型的图像中的每一个是否和从所述第一 类型测试的人脸图像中分割出的多个图像小块中的每一个匹配，如果匹配，则所匹配的 图像小块被选择为所述候选匹配小块。5.如权利要求4所述的方法，其中，在所设定的范围内确定所述训练集第一类型的图 像小块中的每一个是否和从所述第一类型的测试人脸图像中分割出的多个图像小块中的 每一个匹配的步骤基于单一尺度马尔科夫网络模型实现。6.如权利要求4所述的方法，其中，在所设定的范围内确定所述训练集的第一类型的 图像小块中的每一个是否和从所述第一类型的人脸图像中分割出的多个图像小块中的每 一个匹配的步骤基于多尺度马尔科夫网络模型实现。7.如权利要求1所述的方法，其中，在所述训练集的第一类型的图像小块中为从所述 第一类型的人脸图像中分割出的多个图像小块中的每一个选择匹配小块的步骤包括以单一尺度马尔科夫网络为模型，在所述训练集的第一类型的图像小块中为从所述 第一类型的测试人脸图像中分割出的多个图像小块中的每一个选择一个匹配小块。8.如权利要求1所述的方法，其中，在在所述训练集的第一类型的图像小块中为从所 述第一类型的测试人脸图像中分割出的多个图像小块中的每一个选择一个匹配小块的步 骤包括以多尺度马尔科夫网络为模型，在所述训练集的第一类型的图像小块中为从所述第 一类型测试的人脸图像中分割出的多个图像小块中的每一个选择一个匹配小块。9.如权利要求1所述的方法，其中，在所述测试图像多个分割的图像小块中，相邻的 图像小块具有重叠区域。10.如权利要求9所述的方法，其中，在所述训练集的第一类型的图像小块之间以及 第二类型的图像小块之间分别具有重叠区域，将确定的第二类型的图像小块合成为第二类型的人脸图像的步骤包括在每两个重叠的第二类型的图像小块之间确定最小误差边界；根据所确定最小误差边界，将所述确定的第二类型的图像小块合成为第二类型的人 脸图像。11.如权利要求1-10中任意一项所述的方法，其中，所述第一类型的人脸图像为人脸 照片，所述第一类型的人脸图像为人脸画像。12.如权利要求1-10中任意一项所述的方法，其中，所述第一类型的人脸图像为人脸 画像，所述第一类型的人脸图...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。