[发明专利]基于嵌入式隐马尔可夫模型和选择性集成的人脸画像自动生成方法

权利要求书

1.一种基于嵌入式隐马尔可夫模型和选择性集成的人脸画像自动生成方法，包括如下过程：

A.采用留一法划分训练集，选取一张照片作为待变换照片P，其它的N个照片及其所对应的画像构成照片-画像对(P_i，S_i)作为训练样本；

B.对包括待变换照片和训练样本的所有人脸照片进行归一化；

C.对训练样本集中的每一个照片-画像对(P_i，S_i)进行联合训练，建立耦合模型对库，即建立(P_i，S_i)的嵌入式隐马尔可夫模型对(λ_Pi，λ_Si)，其中i＝1，2，3，…，N，N为训练样本的个数；

D.用前向-后向算法计算待变换照片P与训练样本集中的各个照片之间的相似度，对这些相似度排序，选择前n个相似度最大的照片对应的照片-画像耦合模型对(λ_Pj，λ_Sj)，j＝1，2，3，…，n，一般取n＝7；

E.将待变换的照片P在n个模型对中的每一个模型对(λ_Pj，λ_Sj)的照片模型λ_Pj下进行Viterbi解码，得到最优的解码状态序列Q＝(q₁，q₂，…，q_τ)以及混合序列M＝(m₁，m₂，…，m_τ)，利用Q和M这两个序列在画像模型λ_Sj下重构生成伪画像S′＝[p₁，p₂，…，p_τ]，n个模型可生成n个伪画像，式中τ为图像中的像素个数；

F.将这n个伪画像进行加权融合，得到最终的合成画像。

2.根据权利要求1所述的人脸画像自动生成方法，其特征在于步骤C所述的建立耦合模型对，按如下过程进行：

C1.对训练样本中的每一对照片-画像对(P_i，S_i)分别进行特征提取，并将所提取的照片特征与画像特征进行组合；

C2.根据组合后的特征利用EM算法建立嵌入式隐马尔可夫模型；

C3.对所建立的嵌入式隐马尔可夫模型进行分解，得到分别对应于照片和画像的嵌入式隐马尔可夫模型，构成耦合模型对(λ_Pi，λ_Si)；

C4.重复步骤C1～C3，建立每个照片-画像对之间的非线性关系，即可构成训练样本模型库(λ_Pi，λ_Si)，i＝1，2，3，…，N，N为训练样本的个数。

3.根据权利要求2所述的人脸画像自动生成方法，其特征在于步骤C3耦合模型对(λ_Pi，λ_Si)中的每个模型的状态划分形式为{6，6，6，6，6}，即将人脸从上至下划分成5个超状态，每个超状态又从左至右划分为6个子状态，训练样本模型库中的每个耦合模型对(λ_Pi，λ_Si)的两个嵌入式隐马尔可夫模型具有相同的状态转移矩阵，而同一状态的均值向量和协方差矩阵不相同。