[发明专利]一种基于机器学习的人脸卡通画生成方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉和计算机图形图像处理技术，特别涉及一种面向人脸视觉感知信息的非真实感表现技术，具体涉及人脸卡通画的生成方法。

背景技术

随着数字媒体技术的快速发展，人们的生活和工作方式也发生了很大的改变，通过计算机生成人物的卡通画在很多领域都有着广泛的应用，例如在移动数字娱乐、视频会议、网络游戏中，采用虚拟的卡通头像代替真实的人脸，不仅可以提高网络的数据传输速度，还营造了轻松和谐的氛围。

在已有的技术中，由计算机生成人脸卡通画主要包括三种方法：基于模板的方法、基于样本学习的方法和直接基于图像处理方法，下面分别进行阐述。

1.基于模板的方法

基于模板的方法主要是通过人为指定夸张变形参数并将其应用到任何脸部待夸张区域。该方法生成卡通人脸笔调生硬，难以表现艺术家多样的夸张模式。较早的二维卡通人脸合成研究是Brennan在1982年提出了一套以互动方式产生夸张肖像的系统，从认知学的角度对人脸特征突出的部分进行夸张，以此产生幽默感。随后产生了对输入照片的人脸轮廓进行夸张变形的方法，主要是通过人脸特征提取和获得的平均人脸特性进行比对，发现其相对突出的特征，采用主动形状模型特征提取和特征线对相结合的方法，对突出的特征实现自动变形，生成人物的卡通肖像。这种方法能够给出简单的人脸线条画，并对突出特征进行夸张变形。变形时，该方法针对一种特征进行变形可以得到一定的夸张效果，但对多个突出特征进行变形时不能保证特征的整体协调性，使生成的卡通画与源图像不一致。

2.基于样本学习的方法

基于样本学习的方法是以画家画的具有某种风格的肖像画数据库为基础，从训练样本中学习到的夸张模式运用到输入的真实人脸上，从而得到具有这种画家风格的卡通人脸肖像画。如在文献“H.Chen，L.Liang，Y.Q.Xu，H.Y.Shum，andN.N.Zheng，Example-based Automatic Portraiture，in Proc.5th Asia Conference.onComputer Vision，2002，127-140”中采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖像画与人脸图像之间的统计关系，对不同特征进行非参数采样来获取复杂的统计特征，最终可以自动生成与本人照片相似的特定风格的线条卡通画。但这种方法生成的卡通画不够逼真形象。

3.基于图像自身的方法

在文献：“Gooch B.，Reinhard E.，Gooch A.，Human facial illustrations：Creation and psychophysical evaluation.ACM Transactions on Graphics 23(1)，2004，27-44”中提出对人脸照片进行卷积计算，在频域获得人脸特征并进行处理，最后经过简单变形也可以获得卡通画，但这种方法生成的是简单的线条画，缺少纹理特征。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有的人脸卡通画生成方法中的缺陷，包括生成的人脸卡通画形象不够逼真和缺少纹理特征，提出了一种基于机器学习的人脸卡通画生成方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于机器学习的人脸卡通画生成方法，包括如下步骤：

S1.图像的轮廓提取及对齐，分别从人脸图像库及其对应的卡通图像库，提取真实的人脸轮廓和人脸卡通画轮廓，分别用S_photo和S_cartoon表示人脸轮廓点和对应的人脸卡通画轮廓点的坐标值，通过平移和尺度变换使真实的人脸轮廓和对应的人脸卡通画轮廓对齐，即使得E＝e(S_photo，S_cartoon)最小，其中e(S_photo，S_cartoon)表示的是通过马氏距离来衡量真实人脸和对应的人脸卡通轮廓对齐误差，最后统计所对齐的轮廓，即计算对齐后的轮廓坐标的平均值，形成归一化模板；

S2.图像的分块处理，分别将对齐的人脸图像库及其对应的卡通图像库分成相互重叠相同大小的块，每一个人脸图像由若干个块组成用表示，其中表示人脸图像库中第i幅人脸图像的第j个块图像，同理，每一个对应的卡通图像也由相同的若干个块组成，用表示，其中表示卡通图像库中第i幅人脸卡通画的第j个块图像，其中，j的取值为：j＝1，L，N，N表示一幅图像分得的块数，i的取值为：i＝1，L，M，M表示人脸图像库包含的图像的数目，