[发明专利]基于深度耦合自编码的人脸画像合成方法在审

专利信息
申请号: 201910429386.0 申请日: 2019-05-22
公开(公告)号: CN110175552A 公开(公告)日: 2019-08-27
发明(设计)人: 张铭津;吴芊芊;郭杰;李云松;刘凯 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 王品华
地址: 710071 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 人脸画像 耦合 编码器 人脸照片 候选块 合成 神经网络 集合 自编码 单层 非线性映射关系 权重矩阵 人物画像 人物照片 身份信息 数字娱乐 线性组合 训练数据 放入 可用 人脸 测试 融合 转化
【说明书】:

发明公开了一种基于深度耦合自编码的人脸画像合成方法。主要解决现有技术在训练数据不足时合成的人脸画像缺失部分特定身份信息的问题。其实现方案是:分别训练人脸照片耦合自编码器、人脸画像耦合自编码器和由耦合自编码器构成的单层神经网络;用单层神经网络找到人脸照片和人脸画像的非线性映射关系;将人脸照片放入训练好的耦合自编码器中生成具有特定信息的隐藏训练照片块;将测试照片候选块集合用训练照片块和权重矩阵线性组合表示;由相似性假设得到人脸画像候选块集合;将人脸画像候选块集合中人脸组成部分融合形成人脸画像。本发明可使合成的人脸画像具有更多特定信息,且更加干净和逼真,可用于数字娱乐中将人物照片转化为人物画像。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域,更进一步涉及一种人脸画像合成方法,可用于数字娱乐中将人物照片转化为人物画像。

背景技术

现如今科学技术越来越多地应用于我们的日常生活中。照片处理的软件中可以对照片进行多种多样的处理:加滤镜、美颜、更换背景等等。这些通过一系列的数字图片处理技术,例如人脸识别、平滑滤波等实现。在将人脸照片转化为画像图片时,总会丢失一些类似于眼镜、发卡等的细节元素。只有我们准备好充足的训练数据,才能合成逼真的面部画像。

针对上述问题,现有技术方法主要试图用三种途径来解决训练数据不足的问题。首先且最优的是基于局部线性嵌入LLE的方法,其次是基于加权马尔可夫随机场MRF的方法和基于贝叶斯的方法。这些方法都是通过线性组合产生仅存在于测试照片而不在训练数据的块。然而,一些具有特定身份信息的候选块集合,例如耳环和发型,不能通过线性组合方法重建。只有通过非线性操作,才能合成新的令人满意的候选块集合。

除上述三种主要途径外,还有以下两种解决方法:一是基于单一画像目标SST的方法将局部搜索区域扩展到全局以找到更多且类似的块,但合成画像的性能不令人满意,并且如果没有局部约束,鼻梁和发质等信息可能会丢失;二是基于深度学习的方法,如基于生成对抗网络GAN的方法和基于完全卷积网络FCN的方法,该方法放弃了传统的画像与照片类似的低秩方法假设,虽说在一定程度上避免了训练数据不足的问题,但是由于面部画像和照片之间的纹理不同,直接从照片端到画像端的深度学习模型是不合理的,导致合成画像存在失真或噪声。

Chang,Wang和Gao等人在文献“Face sketch synthesis via sparserepresentation”in Proc.IEEE Conf.Comput.Vis.Pattern Recognit.,Aug.2010,pp.2146–2149、“Face sketch-photo synthesis under multi-dictionary sparserepresentation framework”in Proc.6th Int.Conf.Image Graph.,Aug.2011,pp.82–87和“Semi-coupled dictionary learning with applications to image super-resolutionand photo sketch synthesis”in Proc.IEEE Conf.Comput.Vis.Pattern Recognit.,Jun.2012,pp.2216–2223等文章中假设照片和画像的稀疏系数矩阵是相似的,并利用矩阵中不定数量的非零系数来自适应调整候选者的数量。该方法把人脸画像合成分为两个阶段:在训练阶段,通过稀疏编码来学习具有共同稀疏系数表示的画像块字典和照片块字典。在测试阶段,将测试照片分成块,并将每个块投影到照片词典以得到实现照片稀疏表示系数,且为了生成画像块,首先由画像稀疏表示矩阵加权得到画像块字典,然后将字典中的候选者进行组合生成画像块,最后,由生成的画像块融合形成画像。此方法由于在局部搜索区域找不到足够的候选者,故在选取进行人脸画像合成照片时具有一定的局限性。

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