[发明专利]一种基于CNN的保持表情信息的人脸转移方法

摘要

本发明公开了一种基于CNN的保持表情信息的人脸转移方法。该方法通过结合人脸识别网络和表情识别网络达到保存特征信息的脸部转换效果，可以把图片A的人脸转移到另外一张图片B人脸上，在转换的过程中，仍然保持图片B的表情信息和其余的非人脸信息。它解决了两个核心技术问题，一是人脸合成的过程中合成部分与原图部分不和谐的问题；第二个是合成部分和原图部分合成之后人脸信息丢失的问题，包括识别信息和表情信息丢失。实施本发明实施例，可以增加人们生活中对图像处理的需求，使得在人脸处理上又多一样应用；同时，能够使“拍照不适人群”通过图像合成的方式生成更多自己的图片。

主权项

1.一种基于CNN的保持表情信息的人脸转移方法，其特征在于，所述方法包括：从网络以及人脸数据库中获取人脸图片，以及对人脸图片的表情分类的标记信息，组成照片库；从照片库中选取两张照片作为一组样本，图片A作为身份信息图，图片B作为表情信息图；将较高像素图片下采样到较低像素图片的大小，使二者等大小；使用AdaBoost算法对图A和图B进行人脸区域检测与分割；将图A和图B的人脸区域组合成组合通道，作为输入数据输入到生成式CNN网络中，通过前向传播生成一张合成人脸；将合成人脸与图B非人脸区域进行泊松融合；将合成人脸与图A人脸区域输入到FaceNet神经网络中，得到识别信息的损失L1；将合成人脸与图B人脸区域输入到深度ConvNets中求出表情特征信息损失L2；结合L1和L2的损失值，对生成式CNN网络进行反向传播，更新网络权重；最后重复训练生成式CNN网络。