[发明专利]一种基于人脸识别技术的实时面部老化模拟方法

权利要求书

1.一种基于人脸识别技术的实时面部老化模拟方法，其特征在于：

对人脸图像的处理包括以下步骤：

步骤S1：将人脸图像存储为矩阵M_x，矩阵包含图像的像素值信息；

步骤S2：对人脸图像进行人脸特征点识别；

步骤S3：对人脸图像进行皮肤老化松弛下垂的局部变形处理；

步骤S4：对不同年龄段的皱纹素材进行遮罩的制作，保留素材的人面部，裁剪掉眼睛、嘴巴、鼻头位置，并给素材标记特征点；

步骤S5：对皱纹素材与矩阵图像根据特征点对齐规则进行仿射变换、图像融合处理，羽化边缘和调整Alpha值；

步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：采用深度学习方法将矩阵M_x中包含人脸像素的矩形范围设置为感兴趣区域ROI；

步骤S22：采用深度学习方法对ROI区域内的人脸进行特征点识别，将特征点的坐标记录在数组A中；

步骤S23：根据步骤S22得到的数组A计算出鼻子特征首尾点的坐标差L，之后利用数组A中检测出的眉毛特征点取眉毛首尾点T₁、T₂、T₃、T₄以及中间点M₁、M₂共六个点坐标以及鼻子坐标差L对额头特征点进行定位，其采用的坐标为：

P₁（（M₁.x+M₂.x）/2+L.x，（M₁.y+M₂.y）/2+L.y），

P₂（T₁.x+L.x，T₁.y+L.y），

P₃（T₂.x+L.x，T₂.y+L.y），

P₄（T₃.x+L.x，T₃.y+L.y ），

P₅（T₄.x+L.x，T₄.y+L.y ）；

步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：基于下巴旁边特征点的坐标对人脸图像进行局部变形，利用三角变换公式实现变形区域像素点的坐标映射，其中(X,Y)为像素点原坐标，(X’,Y’)为映射坐标，R为受影响半径，θ为像素点与坐标原点连线和坐标轴的夹角：

X’ = X + R*cosθ

Y’ = Y + R*sinθ；

步骤S32：将变形区域内的特征点进行坐标的更新，将映射坐标更新存储在特征点坐标数组中。

2.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的实时面部老化模拟方法，其特征在于，步骤S4具体包括以下步骤：

步骤S41：对不同年龄段的素材数据集进行处理，对素材中包含眼睛、嘴巴以及鼻头的像素部分进行人工剔除；

步骤S42：对步骤S41所处理完的图像进行特征点的标记，利用可视化窗口操作将特征点移动到图像相应位置，并以此将特征点的坐标保存在数组B中以进行下一步操作。

3.据权利要求2所述的基于人脸识别技术的实时面部老化模拟方法，其特征在于，步骤S5具体包括以下步骤：

步骤S51：对步骤S4制作获得的皱纹素材进行仿射变换，选取步骤S42得到的特征点坐标数组B中的三个点坐标作为原三角形，将步骤S22得到的特征点数组A作为目标三角形，根据以下公式计算出仿射变换矩阵M以进行下一步操作，其中T为目标坐标，S为原坐标：

T = M·S；

步骤S52：基于步骤S4的皱纹素材进行遮罩的制作，对皱纹素材先进行复制，将面部范围内设置为白色，根据特征点坐标将眼睛、嘴巴、鼻头部位以及素材其余部分设置为黑色，对所得到的二进制遮罩矩阵与皱纹素材矩阵相乘得到最终的面部皱纹遮罩；

步骤S53：基于步骤S51得到的仿射变换矩阵M，对步骤S52的皱纹遮罩全图进行仿射转换，并得到基于当前帧对应角度大小人脸的皱纹遮罩，以进行下一步操作；

步骤S54： 颜色校准，将步骤S53所得遮罩与步骤S3变形后的人脸进行颜色空间的统一校准，进行色彩的融合。