基于无监督最优美丽特征和深度评价模型的人脸美化方法

摘要

本发明公开了一种基于无监督最优美丽特征和深度评价模型的人脸美化方法，利用CDBN所提取的表观特征建立人脸美丽深度评价模型，并通过无监督聚类和美丽逼近函数学出最优人脸美丽特征，进而采用该特征和几何形变的方式，在人脸美丽深度评价模型的指导下对人脸样本图像进行美化。本发明对不同的待美化样本进行美化后，可以得到不同美丽风格的人脸，使人脸美感不至过于单一，体现了美丽的多样性，也满足了不同人有不同审美观的要求。同时通过合理的美丽吸引力逼近函数，可保证人脸图像不会美化成其他类型的人脸，并能保留自身的基本特征。

主权项

基于无监督最优美丽特征和深度评价模型的人脸美化方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）建立人脸美丽深度评价模型，所述人脸美丽深度评价模型用于输出代表人脸图像美丽程度的美丽吸引力值；（2）利用人脸美丽深度评价模型选出美丽的人脸图像，组成美丽人脸样本集，将美丽人脸样本集和待美化人脸图像归一化处理，并利用主动表观模型提取出美丽人脸样本集和待美化人脸图像的几何特征，得到美丽样本特征模版集和待美化人脸特征；（3）采用无监督最优美丽特征逼近流程，通过设定的美丽吸引力逼近函数和美化系数，从美丽样本特征模版集中提取出用作美化标准的美丽特征模版；（4）根据美丽特征模版，对待美化人脸图像进行变形，得到美化的人脸样本图像；（5）通过人脸美丽深度评价模型对美化后的人脸样本图像进行评价，得到人脸样本图像美化后的美丽吸引力值，并判断是否达到预期的美丽吸引力值，若是，美化过程结束；若否，则回到步骤（3），调整美化系数，对人脸样本图像进一步变形，直至达到预期的美丽吸引力值。