基于幾何和紋理特征的人臉美學分析方法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，越來越多的學者利用計算機相關(guān)技術(shù)去研究人臉美學，試圖通過現(xiàn)有的計算機技術(shù)去找到人臉美的“密碼”，獲取人臉美的量化標準。在人臉美麗評估方面，學者們主要是獲取人臉的幾何或紋理特征，再結(jié)合有關(guān)機器學習模型進行研究，但很少有關(guān)于融合幾何與紋理特征分析人臉美的研究。在人臉美化方面，主要使用了數(shù)字圖像處理技術(shù)，取得了一定的研究成果，但研究者們建立的人臉美學分析系統(tǒng)功能比較單一。本文主要對基于幾何和紋理特征的人臉美學分析方法進行

2、了研究，主要研究工作如下：
　　人臉美麗評估的研究主要包括兩個方面的內(nèi)容，即抽取描述人臉美的有效特征和建立評估人臉美的學習模型。在本文所建立的數(shù)據(jù)庫上，基于ASMs模型構(gòu)建人臉的幾何特征，通過交叉驗證法獲取到了最佳用于描述人臉美的21個幾何特征，最終基于這些幾何特征，采用KNN學習模型分析，獲得了較好的相關(guān)系數(shù)值。在基于紋理特征的人臉美麗評估方面，提出了一個簡單有效的分塊LBP人臉美麗評估模型（BLBP），最終在本文的數(shù)據(jù)庫上，通

3、過實驗確定了它的最佳的分塊數(shù)是64，并在此參數(shù)下獲得了更高的相關(guān)系數(shù)值。最后，基于幾何與紋理特征融合分析評估人臉美麗時，相關(guān)系數(shù)值進一步得到提高。
　　人臉美化方面的研究主要包括人臉皮膚美化與人臉形狀美化。對于人臉的皮膚美化，采用了改進的多級中值濾波模型，實驗結(jié)果顯示它能對人臉的皺紋、斑點、青春痘等進行有效的美化。對于人臉的形狀美化，提出了基于移動最小二乘法的改進算法，它能在訓練樣本中自適應的尋找相似的人臉，建立相應美化模型，最終

4、實現(xiàn)形狀美化。
　　最后設計并實現(xiàn)了基于PC平臺的人臉美學分析系統(tǒng)，此系統(tǒng)的功能包括：人臉檢測、人臉美麗評估、人臉皮膚美化與人臉形狀美化。最終通過實驗測試了此系統(tǒng)的可靠性：在人臉的美麗評估方面達到了89.7％的可靠性；在人臉形狀美化方面達到了80.0%的可靠性；在皮膚美化方面，獲得了超過95.0%的可靠性。
　　實驗表明，本文在人臉美學分析上取得了一定的研究成果。人臉美麗評估方面，融合的幾何與紋理特征能夠促進對人臉美麗評估；