[发明专利]支持姿态偏转的人脸数字图像漫画夸张方法、装置及系统

权利要求书

1.一种支持姿态偏转的人脸数字图像漫画夸张方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤A、根据预先建立的三维平均脸形状模型，恢复输入的人脸图像二维特征点的近似深度信息；

步骤B、根据所述近似深度信息生成所述输入人脸图像的三维形状；

步骤C、在预先建立的基于非负矩阵分解的人脸三维形状特征空间中，根据三维夸张规则对旋转至正面视图的所述三维形状进行三维夸张，以生成三维夸张后的三维形状；

步骤D、将所述三维夸张后的三维形状变换回所述输入人脸图像的初始姿态并投影，以生成三维夸张后的二维特征点；

步骤E、根据所述三维夸张后的二维特征点生成具有漫画夸张效果的人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤C之前还包括：

建立基于非负矩阵分解的人脸三维形状特征空间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立基于非负矩阵分解的人脸三维形状特征空间包括：

获取一预设数量的人脸三维模型；

标定每一所述人脸三维模型的一预设数量的三维特征点，以获得每一所述人脸三维模型的特征点点云；

将每一所述人脸三维模型的特征点点云的坐标值排列成列向量，并对所述列向量进行尺度归一化处理，获得处理后的列向量；

将所述预设数量的人脸三维模型分别对应的列向量依次排列，组成矩阵S，并根据非负矩阵分解方法对所述矩阵S进行分解，以获得分解后的矩阵F，所述矩阵F用于表示人脸三维形状特征空间。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述矩阵S的行数表示为3N，所述矩阵S的列数表示为M，所述矩阵F的列数表示C，其关系满足(3N+M)×C＜3N×M，其中N、M及C为正整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据非负矩阵分解方法对所述矩阵S进行分解后还获得矩阵E，所述建立基于非负矩阵分解的人脸三维形状特征空间还包括：

根据矩阵E计算矩阵E中每行元素的均值m_i和标准差σ_i，其中i＝1，...，C。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤C包括：

将所述输入人脸图像的三维形状旋转至正面视图；

将正面视图的所述三维形状的特征点点云的坐标值排成列向量，并对所述列向量进行尺度归一化处理，获得处理后的列向量V，其满足以下关系式：V=Σi=1Cei·fi+r=Σi=1C(mi+δi)·fi+r,]]>其中，f_i表示所述人脸三维形状特征空间F的一个维度的基向量，r表示所述列向量V在人脸三维形状特征空间F中的噪声残量，e_i表示非负线性组合系数，δ_i表示e_i与m_i的差值，非负线性组合的系数e＝[e₁，e₂，…，e_C]^T满足下列关系式：e=argmine||V-F·e||F2,]]>其中‖A‖_F表示矩阵A的F范数；

根据从均值中夸张差异EDFM的三维夸张规则对列向量V进行三维夸张，获得夸张后的列向量V′，其满足以下关系式：V′=Σi=1C(mi+ti·δi)·fi+0.5·k·r,]]>其中，k表示三维夸张系数，且|δ_i|/σ_i＝|e_i-m_i|/σ_i，|δ_i|/σ_i构成集合Ω＝{a_j|a_j＝|δ_j|/σ_j，j＝1，...，C}，当选取κ个最大的|δ_i|/σ_i对应的特征分量进行夸张时，t_i＝k，否则t_i＝1，其中κ的取值范围满足：1≤κ＜C。