人臉?biāo)孛枭膳c加強(qiáng).pdf

1、由于人臉可以傳遞豐富的個(gè)人信息以及其個(gè)人的性格特點(diǎn)或者細(xì)節(jié)給其他人。所以，人臉照片相關(guān)的研究有著相當(dāng)廣闊的研究前景，在近年來也有越來越多的科學(xué)研究者開始研究人臉相關(guān)的研究課題。在本文中，我們將實(shí)現(xiàn)一個(gè)非常有趣的課題，也就是如個(gè)人從一張人臉照片去生成其對(duì)應(yīng)的人臉?biāo)孛鑸D片。
　　在本研究中，我們用一種稱為基于小塊的方法去生成人臉?biāo)孛??；谛K的方法可以分為3步，其中第一步是將一張人臉照片分成一系列的人臉照片小塊;然后對(duì)于每一個(gè)人臉照片

2、小塊，我們使用合適的方法生成一張對(duì)應(yīng)的人臉?biāo)孛栊K;在最后一步中，我們使用合適的拼接算法將所有的人臉?biāo)孛栊K拼接成整張人臉?biāo)孛琛?br>　　在給定一個(gè)照片小塊時(shí)，我們使用馬爾科夫隨機(jī)場的方法建立模型去求解對(duì)應(yīng)的素描小塊。同時(shí)我們也介紹了用來解這個(gè)馬爾科夫隨機(jī)場的算法，也就是循環(huán)置信度傳播算法。為了更加清晰的解釋循環(huán)置信度傳播算法，我們介紹了相對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)知識(shí)，主要包括無向概率圖以及因子圖的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。
　　然后，一些不同的拼接算法

3、將會(huì)被介紹,這些方法包括平均像素拼接算法，最小邊界誤差算法以及多尺度拼接算法。同時(shí)，我們也討論了這些算法的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)。然后我們根據(jù)多尺度拼接算法提出了一個(gè)新的拼接策略，我們將這個(gè)拼接策略稱為全覆蓋拼接方法，然后使用這個(gè)拼接方法將所有的素描小塊拼接為一個(gè)素描圖片。接著為了更加清晰的解釋全覆蓋拼接算法，在第三章中我們介紹了多尺度拼接算法的算法細(xì)節(jié)，這些細(xì)節(jié)包括高斯金字塔與拉普拉斯金字塔的建立。
　　另外，我們討論了使用的小塊的大小對(duì)小

4、塊拼接算法的影響。通過分析，我們可以得出以下結(jié)論:當(dāng)小塊越小，那么生成的人臉?biāo)孛鑼?huì)越斑駁。但是我們?nèi)绻雽W(xué)習(xí)到素描小塊的特有細(xì)節(jié)，比如說素描的陰影信息或者紋理信息，那么我們就必須使用面積較小的小塊。然而為了使整張圖片看起來更為光滑，我們需要使用面積較大的素描小塊。但是，一旦素描小塊過大，合成的素描照片將會(huì)非常模糊。所以，小塊的面積既不能太大，也不能太小。在本研究中，我們提出了非負(fù)矩陣重訓(xùn)練的方法來解決這個(gè)問題。在這一步中，我們將使用較