[发明专利]一种基于机器学习的人脸卡通画生成方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的人脸卡通画生成方法。本发明针对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，通过对人脸图像库及其对应的卡通图像库的图像进行轮廓提取及对齐，保证了生成的人脸卡通画与真实人脸之间的相似性，通过图像的分块处理和机器学习，产生一个最优滤波器组，使得生成的人脸卡通画具有较强的纹理特征。本发明的方法包括如下步骤：图像的轮廓提取及对齐；图像的分块处理；计算滤波器组；人脸卡通画的绘制合成。

主权项

1.一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，S3.计算滤波器组F，预设一个滤波器组F′，滤波器组包含N个滤波器，用F′＝{f′₁，f′₂，L，f′_N}表示，具体计算过程如下：S30.初始化化图像块矩阵和其中是由每一幅人脸图像中第j个块图像组成的矩阵，是由每一幅卡通图像中第j个块图像组成的矩阵，其中j＝1，L，N；S31.计算其中作为初始人脸卡通画的结果，比较生成的初始人脸卡通画和对应的即得到S32.利用对比发散和随机梯度上升法，通过Error_j获得一个新的滤波器f_j，用f_j代替f′_j，重复步骤S31，获得一个新的S33.比较Error_j和Error_j′，若Error_j和Error_j′的差值的绝对值大于预设的值，使Error_j＝Error_j′，重复步骤S32，否则，f_j即为所求的滤波器，S34.分别使j＝1，2，L，N，重复步骤S31-S33，即可求出对应的N个滤波器，得到滤波器组F＝{f₁，f₂，L，f_N}；S4.人脸卡通画的绘制合成，输入一幅真实人脸图像，提取其轮廓，使其与步骤S1中形成的归一化模板对齐，并分成与图像库中块大小相同的N个块，用表示，利用步骤S3得到的滤波器组F＝{f₁，f₂，L，f_N}计算生成的每一个卡通块，即将得到的每一个卡通块按分块的顺序组合成人脸卡通画，相邻块重叠部分的像素值取这相邻两块重叠部分的平均值。