人脸五官图像分割与清晰度匹配方法研究

发布时间：2021-02-08 23:38

　　随着机器学习理论的不断成熟和深度学习技术的迅猛发展,人脸五官图像分割任务近年来得到了相关研究人员的普遍关注。五官图像分割技术可以实现对人脸的细粒度解析,在人脸表情识别、人脸编辑和美容模拟等诸多领域有广泛的应用空间。然而在实际应用时,人脸五官图像分割技术尚存有不足之处。比如,目前主流的人脸五官分割技术采用的是深度学习多网络融合模型,虽然可以获得高精确度的分割效果,但其庞大的网络结构往往需要昂贵的设备支持和较大的时间代价,限制了方法的实际应用。此外,在后续的人脸五官图像拼接应用中,图像之间的清晰度不一致问题,也会严重影响模拟效果。针对上述问题,论文主要研究工作如下:（1）基于人脸关键点定位算法提出一种五官粗定位方法。首先对常见的人脸关键点检测方法进行对比分析,选择级联回归树算法进行实现,并用海伦人脸数据集进行训练,完成对人脸图像的194个特征点进行估计。该方法拥有较低的时间损耗和较高的鲁棒性。进一步地,根据人脸关键点的相对关系提出一种五官粗定位方法,并通过实验确定合适的参数。（2）基于U-Net全卷积网络提高五官分割精度,并通过轻量化网络结构,进一步提升网络计算性能。对于定位不够准确的眉毛... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 研究背景与意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 人脸特征点识别技术
        1.3.2 人脸图像分割技术
        1.3.3 超分辨率图像重建技术
        1.3.4 图像编辑技术
    1.4 本文主要研究工作与组织结构
        1.4.1 主要研究工作
        1.4.2 论文的组织结构
第2章 人脸五官图像分割方法研究
    2.1 人脸特征点定位方法及比较
        2.1.1 人脸特征点定位方法对比
        2.1.2 算法复现
    2.2 人脸眉毛区域粗定位方法
        2.2.1 眉毛区域粗定位方法设计
        2.2.2 眉毛区域粗定位参数选择
    2.3 局部全卷积分割方法
        2.3.1 相关图像分割网络及比较
        2.3.2 U-net模型优化
        2.3.3 优化参数选择
    2.4 本章小结
第3章 图像清晰度匹配方法及应用研究
    3.1 清晰度评价方法
        3.1.1 清晰度评价方法对比
        3.1.2 清晰度评价方法研究与选择
        3.1.3 图像间清晰度差值定义
    3.2 清晰度匹配方法
        3.2.1 清晰度匹配方法设计
        3.2.2 超分辨率网络对比
        3.2.3 超分辨模型研究与测试
        3.2.4 模糊算法对比
        3.2.5 清晰度评价引导的模糊算法选择
        3.2.6 分类模型的训练与测试
    3.3 基于泊松融合算法的五官替换应用
    3.4 本章小结
第4章 实验结果与分析
    4.1人脸五官图像分割实验
        4.1.1 五官区域粗定位实验
        4.1.2 U-Net网络结构优化实验
        4.1.3 五官图像分割方法整体对比实验
    4.2 人脸五官图像替换实验
        4.2.1 清晰度匹配实验
        4.2.2 图像拼接性能测试
    4.3 人脸五官图像拼接应用示意及总结
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 全文工作总结
    5.2 下一步工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间的科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的遥感影像清晰度评价方法[J]. 谭伟,杨秉新,何红艳.  中国空间科学技术. 2016(02)
[2]人脸特征点提取方法综述[J]. 李月龙,靳彦,汪剑鸣,肖志涛,耿磊.  计算机学报. 2016(07)
[3]无参考图像质量评价综述[J]. 王志明.  自动化学报. 2015(06)
[4]融合图像质量评价指标的相关性分析及性能评估[J]. 张小利,李雄飞,李军.  自动化学报. 2014(02)
[5]基于图像功率谱的航空光电平台自动检焦设计[J]. 赵志彬,刘晶红.  光学学报. 2010(12)
[6]一种针对图像模糊的无参考质量评价指标[J]. 谢小甫,周进,吴钦章.  计算机应用. 2010(04)
[7]基于小波变换和神经网络的数字图像清晰度识别算法[J]. 沈国鑫,陈国金,费海波.  机电工程. 2008(04)
[8]小波域中的双边滤波[J]. 蔡超,丁明跃,周成平,张天序.  电子学报. 2004(01)
[9]人脸自动识别方法综述[J]. 周杰,卢春雨,张长水,李衍达.  电子学报. 2000(04)

硕士论文
[1]基于卷积特征的人脸特征点定位研究[D]. 李慧芳.北京交通大学 2017



本文编号：3024680