导读:本文包含了人脸编辑论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:编辑,模型,图像,平滑,高斯,边缘,特征。
人脸编辑论文文献综述
陈芳芳,计忠平[1]（2019）在《人脸肤色检测与编辑》一文中研究指出可靠而准确的提取脸部皮肤是皮肤检测中关键而又紧迫的问题,为了解决这一问题,提出一种结合人脸对齐技术和高斯混合模型GMM(Gaussian mixture Model)来实现人脸皮肤检测。利用SCUT-FBP5500人脸数据库,利用SOM(Self-organizing Maps)与Kmeans结合的聚类方法对其中9对人脸脸型特征进行聚类处理,利用ResNet50进行人脸颜值打分预测,利用基于Lab空间的颜色移植算法对人脸肤色进行迁移编辑操作,事实证明方法是有一定效果的。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2019年07期）
陈芳芳[2]（2019）在《基于人脸对齐的人脸编辑与浅浮雕建模》一文中研究指出随着时代的进步和科技的发展,计算机视觉在人们的日常生活中越发的重要,人脸对齐、人脸检测和肤色检测便是其中的研究热点,而这几项研究又是人脸叁维重建、虚拟化妆、以及表情分析等人脸相关应用的基础。本文结合人脸对齐技术进行了以下两方面的研究:(1)肤色检测技术是指在图像或者视频等各种多媒体中识别人体皮肤像素区域的过程。但是由于肤色检测受到光照,肤色,环境等条件的影响,皮肤区域定位一直是很棘手的问题。本文中提出一种将混合高斯模型和人脸对齐技术相结合的皮肤定位新思路,首先用其粗略定位出人脸皮肤区域,进而运用自适应阂值化算法、形态学算法和连通域算法相结合的技术对人脸皮肤区域进行准确定位。本文通过定义8对人脸脸型特征,运用SOM和K-Means相结合的聚类算法对人脸脸型进行分类,再采用基于Lab空间的颜色移植算法对人脸皮肤进行编辑操作实现人脸肤色的转变,最后利用基于ResNet50的深度神经网络对人脸颜值进行评分。(2)提出一种基于2D人脸姿势驱动叁维模型变形的方法。首先采用人脸对齐技术检测2D图片中的人脸五官标志点,针对图像特征点和3D模型特征点使用迭代就近点拟合算法求得两者间的旋转矩阵。然后采用基于骨架驱动的网格模型变形方法调整3D人脸模型的姿势,从而实现2D图像的人脸姿势能够驱动3D人脸模型的姿势转化。最后计算该姿势下模型的法线图,生成浅浮雕模型。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2019-03-01）
毛爱华,司徒亨哥[3]（2019）在《图像驱动的叁维人脸自动生成与编辑算法》一文中研究指出针对图像驱动的叁维人脸建模这个计算机图形学中的研究热点问题,提出一种采用叁维人脸形变模型的叁维人脸自动生成与编辑算法.首先建立叁维人脸形变模型,由叁维人脸数据库统计学习得到线性混合人脸模型,用一个低维的参数向量来描述一个人脸;然后通过人脸检测、人脸对齐、边缘提取等方法从人脸图像中提取人脸的特征,根据这些特征实现叁维人脸形变模型与图像的匹配,重建出与图像对应的叁维人脸模型;最后,通过改变参数向量的值实现人脸的编辑.对5个输入人脸照片进行了叁维人脸模型重建和编辑并且将重建的人脸模型和真实人脸模型进行了对比,实验结果表明,该算法可实现真实化的人脸重建效果.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年01期）
司徒亨哥[4]（2018）在《基于图片的叁维人脸自动生成与编辑算法研究》一文中研究指出从上世纪七十年代起,叁维人脸建模一直是计算机图形学领域的一个研究热点。叁维人脸建模技术在很多商业领域中得到应用:在影视动画和电子游戏领域中,许多虚拟角色由叁维人脸建模技术创造出来;在医学领域中,叁维人脸建模技术可以重建病患的头部并用于虚拟手术;在生物特征识别领域中,叁维人脸建模技术可以用于人脸识别。其它领域比如虚拟现实、人机交互、网络辅助教学等都能应用这项技术,因此对叁维人脸建模方法的研究是一项十分有意义和价值的工作。目前基于图片的叁维人脸重建算法能够得到图片人脸的近似叁维人脸模型,但人脸局部细节的重建存在较大误差,并且人脸纹理的重构也不够精细。这些算法的局限性在于:没有对五官等人脸精细部位的重构做局部优化;从图片中提取的人脸特征不够完整、精确;人脸的颜色纹理模型难以重构精细的人脸纹理。本文针对这些局限性提出了以下几点改进:在重建算法中添加人脸特征点,并针对该项进行优化;改进了人脸边缘提取算法,提取更完整的人脸边缘;通过图片的对齐融合算法生成叁维人脸模型的纹理图像。本文的算法通过基于Haar特征的人脸检测算法检测出人脸区域,再通过人脸特征点定位算法计算人脸轮廓和五官特征点的位置,接着通过人脸边缘提取算法提取出人脸边缘。完成人脸图片的特征提取后,进行叁维人脸模型与人脸图片的特征点对齐、边缘对齐以及人脸像素匹配。最后,对人脸的正面和侧面图片进行对齐融合,生成完整的人脸纹理图像,进行叁维人脸模型的纹理贴图,并根据Phong光照模型进行光照参数的优化。重建得到的叁维人脸模型可以使用一个低维的参数向量表示,通过调节参数值可以对叁维人脸模型进行编辑。本文算法可以在具有摄像头的设备上实现叁维人脸模型的自动生成和编辑,可以直接应用于影视动画和电子游戏制作,简化叁维人脸建模的流程,还可以应用于叁维人脸识别或者其它与人脸相关的软件开发。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-04-20）
任世强[5]（2018）在《非刚性图像变形算法研究及其在人脸编辑中的应用》一文中研究指出图像变形是图像处理和计算机图形学中的一个重要分支和研究热点。在影视动画、虚拟现实、医疗成像、气象预测等很多领域都具有广泛的应用。现有的图像变形算法对刚性的图像变形已取得很好的效果,本文则主要研究非刚性图像变形问题,以及非刚性图像变形算法在人脸编辑中的应用。针对人脸这类具有特定结构的非刚性对象的变形问题,引入局部邻近结构(local neighborhood structure,简称LNS)约束和非刚性模型,提出了一种基于局部邻近结构约束的非刚性图像变形算法。之后结合提出的非刚性图像变形算法和人脸特征点定位算法实现自动人脸变形,再利用Cycle-GAN模型和剪切替换的方法解决图像变形的方法在嘴部变形存在缺陷的问题。最后利用自动人脸变形算法实现图像驱动的人脸变形动画。本文主要研究成果如下:(1)基于局部邻近结构(LNS)约束的非刚性图像变形算法。针对人脸这类具有特定结构的非刚性对象的变形问题,提出基于局部邻近结构约束的非刚性图像变形算法。该算法将图像变形视为以一个图到图的映射,图像中的每个像素点都一个独特的映射函数,即变形函数。变形函数构一个建于再生核希尔伯特空间内的是非刚性变换函数。变形函数的求解使用移动最小二乘法(moving last square,简称MLS),为了得到更自然的人脸变形结果,变形函数的求解过程中引入了局部邻近结构约束。实验表明,对于人脸变形,该算法比现有最优的图像变形算法具有更好的效果。(2)基于人脸特征点定位算法和LNS约束的自动人脸变形。针对人脸变形时选取合适控制点和目标点困难且不方便的问题,提出基于人脸特征点定位和LNS约束的自动人脸变形方法。该方法能够自动将一张人脸的脸型和表情转移到另一种人脸上。首先利用人脸对齐算法精确定位两张人脸的轮廓特征点,然后用一个全局的相似变换进行整体对齐以消除两组轮廓特征点对应的人脸在方向、大小和位置上的差异。最后,使用本文提出的非刚性图像变形算法,利用两组人脸轮廓特征点拟合出每个像素点的映射函数实现对源人脸图像进行变形。该方法可以全自动地实现人脸变换,也可以是半自动的形式,即在自动变换后允许用户通过便捷的方式对不满意的结果进行调整以获得更好的结果。实验表明该的方法能够生成平滑、自然、无明显瑕疵的人脸表情和脸型变换结果。(3)基于Cycle-GAN和自动人脸变形的人脸变换。针对自动人脸变形的方法在特定情形下存在缺陷的问题,引入了Cycle-GAN,并训练了一个对嘴部进行闭合与张开两种状态转换的模型。对于自动人脸变形在嘴部出现缺陷的情形,先利用训练的Cycle-GAN模型对嘴部进行转换,再将转换得到的人脸的嘴部替换源人脸的嘴部,最后再利用源人脸图像和目标人脸图像进行人脸变换。此外还可以利用Cycle-GAN模型进行发色、肤色等不同类型的转换,丰富变换效果。(4)基于非刚性图像变形的人脸表情动画制作。利用提出的非刚性性图像变形算法和实现的自动人脸变换制作人脸变形动画。(本文来源于《武汉工程大学》期刊2018-03-31）
蔡珍妮,刘青山[6]（2017）在《基于部件的人脸编辑与美化算法》一文中研究指出针对人脸部件的变换与脸部化妆,提出了一种基于部件的人脸编辑与美化算法。该算法包括人脸部件渐变与人脸化妆两部分。首先根据所有部件的特征点对人脸进行叁角剖分,然后只改变需变换部件的特征点的位置,最后使用线性插值技术对像素点进行赋值,得到部件的变换图。在对不同部件的变换图进行组合后,利用基于范例的数字化妆方法,进一步实现了人脸的整体美化效果。实验结果表明,部件变换并化妆后的人脸具有真实感,美化效果比较明显,这在整容或是化妆领域都有可观的应用前景。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2017年06期）
李真熙[7]（2017）在《基于像素级人脸标注的人脸编辑方法》一文中研究指出随着计算机视觉和图形学的快速发展,图像因其表示直观、传递便捷,逐渐成为人们日常信息交流的主要载体。其中,人物图像在很多领域都有着广泛的应用,例如身份验证、人机交互、监控、取证、医疗诊断和治疗等,这促使其成为机器识别和计算机视觉的主要课题之一。而且,由于人脸是人体上蕴含差异化信息最多的部分,因此人们仅通过观察人脸便能获得丰富的信息,如人的性别,种族、年龄、健康、情绪,甚至职业等等。本文的研究重点则在于人脸编辑。在手机等移动设备已经普及的当下,朋友圈和微博等应用促进了社交网络的分享功能。很多人喜欢将自己或者家人的照片分享到社交网络上,以获得更多的关注。然而,对于一般用户而言,其拍摄的照片往往会存在缺乏层次感、曝光不足、色彩饱和度低等问题。若是没有一定的摄像功底,人们很难拍摄出意境和光照俱佳的照片。这时,图像编辑便能帮助人们解决这一问题。即使对于部分面部有"缺陷"的人,例如受伤,雀斑,圆脸等通过化妆都难以遮盖的问题,人们也可以通过人脸编辑的手段来得到较为满意的照片。目前市场上有诸多图像编辑软件,例如Adobe公司的Photoshop、美图公司出品的美图秀秀等等。其中部分软件的确能较好的实现图像编辑功能,但这需要用户具备一定的专业技能,一般用户难以迅速上手。虽然市场上还有部分软件能进行"一键式"操作,对整张图像进行一键调整,但调整后的图像没有保留应有的细节,让人一眼就能看出编辑的痕迹。这些问题的存在使得用户的需求没有得到充分满足,需要对其进行进一步优化。为了解决上述问题,获得更加真实的人脸图像编辑效果,本文基于深度学习获得像素级人脸图像标注的高精度结果,并在其基础上获得了更加真实可信的人脸编辑图像。文章主要分为两个方面:第一,训练全卷积神经网络模型,即输入一张人脸图像,就能得到对应高精度的像素级人脸图像标注结果;第二,对人脸图像自动应用人脸编辑操作,如人脸光滑、人脸克隆、人脸融合和人脸化妆。借助高精度的像素级人脸图像标注结果,可以对人脸图像的每一块语义区域分开处理,从而保留视觉上较为关注的细节。本文的核心在于基于全卷积神经网络,针对人脸这一特殊的结构特征,加入形状先验粗略得出每一类标签的大致位置,从而为全卷积神经网络的学习提供引导。大量的实验结果表明,本文算法不仅能支持任意尺寸人脸图像的输入,以较快的速度获得高精度的像素级人脸图像标注结果,而且在人脸图像编辑上获得了有说服力的视觉效果。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2017-05-01）
周顺[8]（2017）在《叁维人脸的对称性分析和编辑技术》一文中研究指出自然界的许多生物和物体都存在着一定的对称性。这些对称性包括旋转对称,镜像对称以及分形等。虽然绝对的对称十分罕见,我们仍然可以对现实世界中的实物建模进行对称性分析,探索和改进其自身的对称性。其中,人脸就是一个典型的、满足镜像对称的重要研究对象。近年来,随着诸如微软Kinect等商用深度摄像机的出现和相关领域的研究,我们可以经济、高效地采集和构建大量的人脸模型,这使得对人脸模型进行对称性分析显得愈发重要。本文提出并实现了一套能够鲁棒地分析人脸对称性的工具,从而能够对人脸模型的对称性进行逐点对的评分以及对称性的修复。实验表明,我们提出的方法相比于传统的对称性分析方法,可以在人脸模型上获得更好的效果。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-03-30）
梁凌宇,金连文,许勇[9]（2015）在《自适应编辑传播的人脸图像光照迁移》一文中研究指出提出一种融合人脸特征分析的自适应编辑传播方法来提高人脸图像光照渲染的效能,并以此实现复杂背景下基于单张参考人脸的自动光照迁移。该方法把参考图像的人脸区域与目标图像的背景区域进行融合,利用边缘保持平滑滤波从融合的人脸中提取光照信息。然后,构建一个能随不同人脸区域而自适应变化的编辑传播模型,把提取的光照信息从人脸区域扩散到背景区域,生成光照模板。最后,通过融合光照模板与目标人脸实现光照迁移。在YaleB数据库的定量实验中,平均每张迁移光照人脸有超过85%的像素(归一化到[0,255])与标准光照人脸的像素值差异小于6。与其他方法对比,本文方法获得的光照渲染效果具有更好一致性。结果表明,本文方法扩展了光照迁移的适用范围,具有良好的稳定性,能在具有不同性别和背景等特点的参考人脸与目标人脸中生成自然的光照迁移效果。(本文来源于《光学精密工程》期刊2015年05期）
许少杰[10]（2015）在《基于边缘保持平滑滤波与编辑传播的快速人脸美化方法及系统实现》一文中研究指出古语有云,爱美之心,人皆有之,从古代文人墨客们的妙笔丹青,到现如今大众流行的数字摄影,人类追求美的脚步从未停止。或许是因为美丽这一概念过于抽象,美丽的本质始终没有一个可以量化的评判标准。得益于现代计算机处理能力的提升以及数字图像处理技术的进步,人们发现了影响美丽的一些因素,并成功应用这些发现对人脸肖像的美丽程度进行改善。在前人研究的基础上,本文从美化系统的处理效果和效率出发,提出了一种快速的人脸美化算法,并对算法的性能进行优化,使其达到实用的要求。本文完成的主要工作包括:实现了叁种边缘保持平滑滤波器,通过性能对比,最终将引导滤波器应用于图层分解算法中,使得图层分解算法在最大限度保持了图层内人脸的边缘信息的同时,效率提升了约20倍。研究了图像编辑技术,并将基于编辑传播模型的自适应蒙板生成技术应用于图层增强算法中。通过对比多种线性系统求解算法,提出将多重网格算法的近似算法运用于高维度线性系统的求解中,使得蒙板生成技术的处理效率提升了4倍,使美化处理满足实时性的要求。研究并实现了分段线性仿射作为人脸变形算法,使得人脸变形算法在处理中高分辨率图片时能够得到让人满意的效果,同时处理效率相较于常用的MFFD算法有近20倍的提升。在系统实现方面,本文实现了一个处理迅速且效果出众的个性化人脸美化系统。同时,为便于技术传播,本文完整的算法被封装为一个可移植的算法库,并可用于其他应用。此外,基于算法库中提供的接口,本文在WPF框架下实现了若干PC端美化系统的应用程序,并且,在作者所在实验室的共同协作下,这一系统被部署于微软的Windows Azure云服务平台,以向外界提供人脸美化服务。如上所述,人脸美化相关算法在学术领域具有相当大的研究价值,同时,其在现实生活中具有广阔的应用前景,非专业用户可以借助人脸美化系统进行肖像美化处理,该系统也可以为平面设计人员设计虚拟形象提供辅助。(本文来源于《华南理工大学》期刊2015-04-20）
人脸编辑论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着时代的进步和科技的发展,计算机视觉在人们的日常生活中越发的重要,人脸对齐、人脸检测和肤色检测便是其中的研究热点,而这几项研究又是人脸叁维重建、虚拟化妆、以及表情分析等人脸相关应用的基础。本文结合人脸对齐技术进行了以下两方面的研究:(1)肤色检测技术是指在图像或者视频等各种多媒体中识别人体皮肤像素区域的过程。但是由于肤色检测受到光照,肤色,环境等条件的影响,皮肤区域定位一直是很棘手的问题。本文中提出一种将混合高斯模型和人脸对齐技术相结合的皮肤定位新思路,首先用其粗略定位出人脸皮肤区域,进而运用自适应阂值化算法、形态学算法和连通域算法相结合的技术对人脸皮肤区域进行准确定位。本文通过定义8对人脸脸型特征,运用SOM和K-Means相结合的聚类算法对人脸脸型进行分类,再采用基于Lab空间的颜色移植算法对人脸皮肤进行编辑操作实现人脸肤色的转变,最后利用基于ResNet50的深度神经网络对人脸颜值进行评分。(2)提出一种基于2D人脸姿势驱动叁维模型变形的方法。首先采用人脸对齐技术检测2D图片中的人脸五官标志点,针对图像特征点和3D模型特征点使用迭代就近点拟合算法求得两者间的旋转矩阵。然后采用基于骨架驱动的网格模型变形方法调整3D人脸模型的姿势,从而实现2D图像的人脸姿势能够驱动3D人脸模型的姿势转化。最后计算该姿势下模型的法线图,生成浅浮雕模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人脸编辑论文参考文献
[1].陈芳芳,计忠平.人脸肤色检测与编辑[J].系统仿真学报.2019
[2].陈芳芳.基于人脸对齐的人脸编辑与浅浮雕建模[D].杭州电子科技大学.2019
[3].毛爱华,司徒亨哥.图像驱动的叁维人脸自动生成与编辑算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[4].司徒亨哥.基于图片的叁维人脸自动生成与编辑算法研究[D].华南理工大学.2018
[5].任世强.非刚性图像变形算法研究及其在人脸编辑中的应用[D].武汉工程大学.2018
[6].蔡珍妮,刘青山.基于部件的人脸编辑与美化算法[J].数据采集与处理.2017
[7].李真熙.基于像素级人脸标注的人脸编辑方法[D].中国科学技术大学.2017
[8].周顺.叁维人脸的对称性分析和编辑技术[D].浙江大学.2017
[9].梁凌宇,金连文,许勇.自适应编辑传播的人脸图像光照迁移[J].光学精密工程.2015
[10].许少杰.基于边缘保持平滑滤波与编辑传播的快速人脸美化方法及系统实现[D].华南理工大学.2015
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