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SEMI OpenIR  > 高速电路与神经网络实验室  > 学位论文

题名: 基于人脸图像的机器肖像艺术技术研究
作者: 董肖莉
答辩日期: 2018-5-23
摘要: 

蓬勃发展的人工智能技术不断刷新着人类对未知世界和极限领域的认知,改变着人类的生活、生产方式,并随之涌现出各式各样的智能机器人,如智能工业制造机器人、智能护理机器人以及救援机器人等,这些机器人在人类的生产和生活中发挥了不可替代的作用。通过机器人来绘制人脸肖像画也逐渐成为人工智能的一个重要研究方向,代表着人工智能在艺术世界的初步探索。肖像绘制机器人的出现,使得对于艺术家简单而普通人无法完成的肖像绘制工作变得简单、高效与生动有趣。

本文以人脸肖像为研究对象,首先研究了可感知人脸特征的线条肖像生成方法,并在此基础上实现了肖像漫画、表情肖像以及表情肖像漫画等多种艺术肖像生成,最后通过规划机器人肖像绘图的轨迹,实现了机器人的拟人肖像绘制,完成可以“感知美”、“再现美”、“加工美”、“刻画美”的艺术肖像绘制机器人系统。该系统的研究具有重要的学术意义和科学意义,其相关研究成果可实现在多个领域的广泛应用。本文从以下几个方面进行了研究,并取得了创新性成果:

(1)针对低分辨率以及清晰度不高的人脸图像所生成的肖像中线条不够突出、不利于真实反映人脸特征以及不利于表达肖像的可辨识性等问题,首先分析了人类视觉特性中的视网膜神经元感受野的非经典侧抑制原理,并在此研究基础上提出了一种基于三高斯模型的线条肖像生成方法。实验结果表明,所提出的方法不仅能够增强肖像的线条效果,很好地抑制噪声,同时还具有保持原始图像的结构与方向信息等优良特性。

(2)针对现有的肖像漫画生成方法中所存在的依赖训练样本、算法复杂度高、夸张形式与夸张程度单一等问题,首先研究了基于三角形坐标系的图像拓扑变形方法,利用该方法计算简单、变形灵活等优势,设计了一种基于三角形坐标系的夸张程度可参数调节的肖像漫画生成方法。该方法通过将实验人脸与参考人脸特征进行比较以计算实验人脸的个性特征,并通过设置不同的夸张程度对个性特征进行多种形式的夸张,以生成多种不同的肖像漫画。针对夸张个性特征之后应用三角形坐标系进行图像变形所出现的肖像变形异常问题,提出了肖像变形约束准则,该准则可约束人脸不同部分特征的变形范围。实验结果表明,在肖像变形约束准则的约束下,所提出的肖像漫画生成方法可快速生成个性特征突出、生动形象的肖像漫画。

(3)针对现有的表情合成方法在合成不同表情时容易丢失人脸的可辨识信息造成其难以识别的问题,首先通过分析同一个人的中性表情与其他表情之间的差异特征,提出了表情变形约束准则,该准则可在表情合成时约束表情变形,以保留肖像的可辨识信息。在此研究基础上,提出了一种基于三角形坐标系的可辨识表情肖像生成方法,该方法通过比较实验人脸与参考表情得到表情特征,且在表情变形约束准则约束下,通过三角形坐标系的图像变形实现表情合成,生成表情肖像。实验结果表明,提出的方法可以生成带有参考表情的表情肖像,所合成的表情不仅自然生动,还能保持原有的身份可辨识。

(4)为了将人脸的个性特征与表情特征进行融合以生成表情肖像漫画,首先研究了个性特征与表情特征之间的变形方向问题,针对该问题提出了个性特征与表情特征之间的融合准则,在准则基础上提出了一种基于三角形坐标系的表情肖像漫画生成方法,该方法通过判定个性特征与表情特征的变形方向,可自动调整个性特征与表情特征的融合权重,以实现夸张个性特征同时反映表情特征而又不会导致肖像过度变形的表情肖像漫画。实验结果表明,所生成的表情肖像漫画既可以表达肖像自身的个性特征,同时又可以表达表情特征,且肖像效果仍然可辨识。

(5)为使艺术肖像绘制机器人能够像真实画家一样绘制艺术肖像,首先研究了真实画家绘制肖像的规律与技巧等,并在此研究基础上提出了机器人的肖像绘制轨迹规划方法,在肖像绘制顺序、肖像绘图方向以及粗细线条绘制三个方面规划了机器人的肖像绘制轨迹。在所构建的艺术肖像绘制机器人系统中,通过艺术肖像的实际绘图,验证了所提出方法可以实现肖像绘制机器人的拟人绘图。

本论文中所研究的相关技术方法,可在图像变形、人脸识别、异质图像合成与识别等领域中实现应用。

学位: 博士
专题: 高速电路与神经网络实验室_学位论文

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推荐引用方式:
董肖莉.基于人脸图像的机器肖像艺术技术研究[博士].北京.中国科学院大学.2018
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