一种基于频域分析的静态人脸表情合成方法技术

一种基于频域分析的静态人脸表情合成方法，包括如下步骤：(1)多表情人脸图像的对齐步骤；(2)将源人物和目标人物的中性表情变形到源人物表情的形状下；(3)在频域提取源人物的表情细节；(4)计算目标人物特有的面部特征子图像；(5)将源人物的表情细节子图像与目标人物特有的面部特征子图像相融合，得到最终的表情转移图像。本发明专利技术所需样本量少；从图像的频域特性出发，能更好的提取人脸图像的表情细节，且合成图像不受光照变化的影响，鲁棒性好；通过人脸表情的迁移，合成的人脸图像既保留了目标人物特有的面部特征又包含了源人物的表情细节，将目标人物特有的面部特征和源人物的表情细节有机的结合在一起，因此合成的人脸表情更自然、更逼真。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于频域分析的静态人脸表情合成方法，其特征在于：所述包括如下步骤：(1)多表情人脸图像的对齐步骤，其包括；(1.1a)对多表情人脸数据集，根据脸的轮廓、眉毛、眼睛、鼻子和嘴的位置，将特征点标注在各区域的轮廓线上得到人脸图像的形状；(1.1b)采用AAM模型分离人脸的形状和纹理信息，由标定好的人脸形状得到各个表情下的平均形状；(1.1c)通过Delaunay三角划分和仿射变换将人脸纹理变形到平均人脸形状下；(2)将源人物和目标人物的中性表情变形到源人物表情的形状下；(3)在频域提取源人物的表情细节；(4)计算目标人物特有的面部特征子图像；(5)将源人物的表情细节子图像与目标人物特有的面部特征子图像相融合，得到最终的表情转移图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：田春娜，蒲倩，高新波，袁博，王代富，李东阳，李英，赵林，郑红，陆阳，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：