[发明专利]画像生成系统以及按照图像生成画像的方法有效

专利信息
申请号: 200710178386.5 申请日: 2007-11-29
公开(公告)号: CN101159064A 公开(公告)日: 2008-04-09
发明(设计)人: 王建宇;王亮;吴晓芳 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06T11/00 分类号: G06T11/00;G06T5/00;G06K9/00
代理公司: 北京汇泽知识产权代理有限公司 代理人: 黄挺
地址: 518044广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 画像 生成 系统 以及 按照 图像 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及图形处理技术,尤其涉及一种画像生成系统以及按照图像生成画像的方法。

背景技术

目前,随着互联网的飞速发展,网络虚拟生活的重要性日益凸现,相对于现实生活中的人物形象,网上形象成为个人在网络空间的重要呈现形式。但是,很少有人会将个人真实照片作为网络环境形象代言,往往采用卡通方式表达虚拟形象定位。当前,卡通形象更多是网络内容服务商开发,用户可以遴选。此方式的优点是成本低廉,作为网络服务的增值部分可提供用户免费使用。问题是随着用户数量的庞大,出现卡通形象千篇一律,难以满足用户追求网络形象个性化的需求。少量用户有条件请美术专长人员设计个性化卡通形象,但成本偏高,无法惠及到网络大众。

为了能够利用计算机自动生成卡通形象,已经出现了一些用于漫画生成的技术方案,例如美国麻省理工学院(MIT)的Brennan于在1982年提出了一个采用交互式方法生成漫画卡通的系统;日本学者Murakami等根据模板方法实现了人脸漫画生成系统PICASSO以及基于网络的版本web-PICASSO。但是,这些漫画生成方法主要是基于人工预先定义的规则,在能够生成的卡通方面变化有限,限制了其对人物个性化的卡通刻画表现力。

为了自动生成更为个性化的卡通形象,目前出现了一些改良技术方案,例如中国《软件学报》2002年13卷09期上公开了一种《基于图像的个性化卡通系统》,以及美国专利公开号US2003/0095701A1、US2005/0100243A1、以及US2006/0082579A1中都公开了类似的卡通形式自动生成技术。这些自动生成卡通形象的技术都采用了基于样例学习的策略,采用非参数采样方法来建模真实照片和与对应的画家卡通画像之间的复杂关系,从而可以根据学习获得的映射为未知照片生成个性化卡通。

但是,上述方法的主要缺陷在于其采用以短线条为基本几何元素构成卡通画像,往往一个画像由许多短线条组成,需要对每个短线条进行提取、分析和计算,因此运算量大,处理效率低。另外,这种方式还要求在原始照片和画像之间具有严格的对应,从而只能够生成有限的卡通风格,虽然力求忠实于照片,但显得过于呆板和较难进行风格扩展,比如支持夸张风格等。

发明内容

有鉴于此,本发明所要解决的技术问题在于提供一种画像生成系统,可以实现根据用户提供的真实图像自动生成带有个性化特征的画像,同时可以减少计算量,提高画像生成效率。

本发明所要解决的另一技术问题在于提供一种按照图像生成画像的方法,可以实现根据用户提供的真实图像自动生成带有个性化特征的画像,同时可以减少计算量,提高画像生成效率。

为了实现上述发明目的,本发明的主要技术方案为:

一种画像生成系统,包括画像库和生成子系统,

所述画像库用于分类存储局部图像样本信息及其对应的局部画像单元;

所述生成子系统用于从输入图像中提取几何特征,根据几何特征提取各个局部图像单元,并从所述画像库中查找到与各个局部图像单元最相似的局部图像样本,将各个局部图像样本对应的局部画像单元合成为一副画像。

优选的,该画像生成系统进一步包括训练子系统,用于根据图像样本训练生成训练模型和局部图像样本,并将局部图像样本信息与其对应的局部画像单元分类存储在所述画像库中。

优选的,所述训练子系统具体包括:

图像检测训练模块,用于对图像样本中的有效区域进行检测训练,生成对应的有效区域检测模型;

图像几何特征提取训练模块,用于对有效区域进行几何特征的提取训练,生成对应的全局主动形状模型和局部主动形状模型;

相似性分析和分类训练模块,用于对所述几何特征内的局部图像样本进行相似度分析训练,将所述局部图像样本的特征参数存入画像库;并用于对所述几何特征内的局部图像样本进行分类,生成对应的局部画像单元存储到所述画像库。

优选的,所述生成子系统具体包括:

图像检测模块,用于根据有效区域检测模型从输入图像中检测出有效区域;

图像几何特征提取模块,用于按照所述所述主动形状模型从检测到的有效区域中提取出全局几何特征和局部几何特征;

局部图像提取模块,用于按照局部几何特征从所述有效区域中提取各个局部图像单元;

相似性分析模块,用于依次将每一局部图像单元与所述画像库中所有的局部图像样本进行相似性分析,得到与每一局部图像单元最相似的局部图像样本;

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