胡賢德，朱秀祥，李敬明，李 苗

(安徽新華學(xué)院信息工程學(xué)院，安徽合肥 230088)

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基于聚類算法的人臉?biāo)ダ蠄D像重構(gòu)

胡賢德，朱秀祥，李敬明，李 苗

(安徽新華學(xué)院信息工程學(xué)院，安徽合肥 230088)

本文基于人臉圖形圖像數(shù)據(jù)庫，提出了基于聚類算法的人臉?biāo)ダ蠄D像合成方法。采用改進(jìn)主動(dòng)形狀模型(ASM)的人臉特征點(diǎn)匹配算法，對面部輪廓特征點(diǎn)曲率進(jìn)行分類，獲得同一簇內(nèi)的人臉面部輪廓較高相似度。結(jié)合小波變換技術(shù)對人臉圖形圖像光澤的變化、皺紋的增加等衰老的處理，實(shí)現(xiàn)人臉圖形圖像的衰老變化。

聚類算法；主動(dòng)形狀模型；小波變換；人臉?biāo)ダ?/p>

人臉?biāo)ダ蠄D像變化處理因具有重要的科學(xué)意義和使用價(jià)值，通常被應(yīng)用于案件偵破、人臉識(shí)別、影視化妝及大眾娛樂等領(lǐng)域，受到研究者的高度關(guān)注。隨著20世紀(jì)末計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)也逐漸完善起來。通過機(jī)器對人臉識(shí)別的分析過程，針對圖像采集環(huán)境及成像條件等非人為外界因素的影響，可以提高對人臉的有效信息和唯一性特征的提取，從而起到身份識(shí)別的作用。與指紋、虹膜、語音等識(shí)別方法相比，人臉識(shí)別更具有便捷性、友好性和非侵犯性，可用于證件(身份證、駕駛證等)的甄別。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者致力于不同年齡段的人臉圖形圖像識(shí)別，在人臉圖形圖像模擬效果中取得了一定的成果。為了提高收斂效果，Perrett等人[1]提出了一種原型法，王章野等人[2]提出個(gè)性化衰老合成。模擬人臉圖像的原型衰老方式，通過改變形狀和顏色來實(shí)現(xiàn)人臉圖像的年齡變化合成，從而科學(xué)地預(yù)測人臉的衰老圖像。

本文提出一種新的人臉?biāo)ダ蠄D像變化的方法，該方法基于人臉圖形圖像數(shù)據(jù)庫，采用單一人臉圖形圖像特征點(diǎn)提取，以標(biāo)準(zhǔn)為k聚類算法[3-4]，對人臉圖像數(shù)據(jù)劃分為k聚類。并結(jié)合小波技術(shù)[4]的紋理增強(qiáng)功能，對人臉圖像如光澤的變化、皺紋的增加等衰老進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)真實(shí)感人臉?biāo)ダ献兓?/p>

1 人臉輪廓聚類分析

輪廓伴隨著不同生活水平下的身體胖瘦而發(fā)生改變，不同的臉型對臉部衰老變化的模擬會(huì)產(chǎn)生很大的影響，綜合目標(biāo)的生活環(huán)境、生活條件以及個(gè)人習(xí)慣等可以定制臉型的輪廓。在實(shí)驗(yàn)的過程中，對已建立的人臉數(shù)據(jù)庫中的圖像采用改進(jìn)的ASM[5](主動(dòng)形狀模型)，提取人臉形狀的特征集合(人臉形狀的68個(gè)特征點(diǎn))，通過臉部若干特征點(diǎn)的集合提取臉部的特征區(qū)，同時(shí)根據(jù)眼睛、鼻子、嘴巴及連續(xù)的輪廓保留了面部的有效信息。

結(jié)合聚類算法對輪廓曲線上的13個(gè)特征點(diǎn)(圖1，標(biāo)號(hào)為9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21)構(gòu)成的人臉曲率σ進(jìn)行不重疊劃分，用于度量數(shù)據(jù)庫人臉圖像中臉型的圓潤和消瘦程度。將n個(gè)人臉樣本圖像劃分到k個(gè)簇中，使得簇內(nèi)人臉圖像的輪廓曲率相似度較高，簇間的樣本曲率相似度較低。同時(shí)，不斷更新計(jì)算出新的類中心，以調(diào)整聚類過程中數(shù)量過大的現(xiàn)象。k均值算法采用人臉曲率誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)作為聚類準(zhǔn)則函數(shù)進(jìn)行劃分，k均值聚類目標(biāo)函數(shù)調(diào)整為

(1)

其中，ci(i=1,2,3,…,k)為k個(gè)類中的類中心，Ci是中心為ci的聚類塊。

根據(jù)歐幾里德距離歸入類中心ci中，再進(jìn)行迭代更新獲得最小聚類中心樣本點(diǎn)。目標(biāo)函數(shù)如下：

(2)

(3)

其中，cv為v個(gè)類中的類中心距離最小的樣本點(diǎn)，Nm為第m個(gè)聚類塊中的樣本數(shù)量。

圖1 人臉圖像的特征點(diǎn)及標(biāo)號(hào)

圖2 人臉圖像矯正處理

2 人臉圖像預(yù)處理

在圖像數(shù)據(jù)庫中，人臉圖像的采集受到各種環(huán)境及客觀因素的影響。包括明暗差異、采集圖像的姿勢、噪聲和縮放等，通過預(yù)處理消除采集中的噪聲，并對曝光、尺度和姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整，改善圖片的質(zhì)量[6-8]，能夠提高算法的效率和速度。

在大多數(shù)包含人臉的圖像中，人臉的位置有時(shí)存在著一定的傾斜和旋轉(zhuǎn)，如人臉可能發(fā)生平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、錯(cuò)切等變化，對于深度旋轉(zhuǎn)的形狀改變，可通過仿射變換以補(bǔ)償原圖像的變化，經(jīng)過仿射變換模型C(x,y)=T(x,y)+α(T為非奇異線性變換，C為仿射變換，α為仿射變換后坐標(biāo)增量)，如圖2所示。設(shè)圖中任意像素點(diǎn)位置(x,y)，對應(yīng)仿射后的點(diǎn)位置(x′,y′)，則

(4)

通過仿射變換[9-11]將原圖像按照正面視圖進(jìn)行校準(zhǔn)，為保持目標(biāo)圖像的像素值，對像素點(diǎn)進(jìn)行映射和插值，用雙線性插值方法保證像素點(diǎn)之間的色彩連貫性，使用與坐標(biāo)值(x,y)最鄰像素點(diǎn)的顏色值來確定，求取顏色的平均值：

(5)

3 人臉圖像衰老合成

隨著年齡的增長，人臉圖像的臉部體現(xiàn)出皮膚粗糙化、老年斑越來越多、皺紋逐漸增加等皮膚紋理特征。通過紋理增強(qiáng)區(qū)間，可對不同老化程度的人臉圖像衰老變化進(jìn)行模擬。

3.1 小波人臉紋理分解

人臉圖像的紋理增強(qiáng)是將圖像中同質(zhì)現(xiàn)象所共有的內(nèi)部物理屬性顯現(xiàn)出來，而人臉圖像的特征主要存在臉部高頻信息中，小波分解具有局部空間頻域和方向性等特征，對于人臉原圖像Faci,j，其尺度設(shè)為M×N。通過二維離散小波變換進(jìn)行分解Ii,j∝{Faci,j}i,j∈Z，得到不同空間、不同頻率的子帶圖像Ik,d(x,y)，其表示位于金字塔式結(jié)構(gòu)中方向?yàn)閐、分辨率為k的子帶(x,y)處小波系數(shù)，分解得到的高頻子帶圖集，包括低頻子帶LL、水平子帶LH、垂直子帶HL以及對角線方向子帶HH。

3.2 人臉?biāo)ダ霞y理合成

人的實(shí)際衰老是受到生活的習(xí)性、環(huán)境、行為等眾多不確定因素影響的過程，通過對多幅不同年齡段的人臉進(jìn)行二維小波處理，保留處理后的高頻老年人面部的衰老紋理，組成高頻人臉?biāo)ダ霞y理庫，繪制人臉?biāo)ダ夏０錓old，實(shí)現(xiàn)對任意臉型的多年齡衰老模擬。

對上述分量重新組合之后按照如下公式：

3.3 形狀衰老模擬

3.4 色彩渲染

在人臉圖像的合成過程中，小波分解只針對臉部的紋理進(jìn)行提取，丟失了膚色的衰老變化，該操作實(shí)現(xiàn)了膚色衰老模擬。相對于原圖像Faci,j灰度值變化范圍，將修改后的衰老模型進(jìn)行衰老膚色的色彩渲染，完成人臉圖像RGB空間到HSV空間的轉(zhuǎn)化，重新對人臉?biāo)ダ夏Ｐ偷纳始右灾乩L。

4 實(shí)驗(yàn)分析

根據(jù)現(xiàn)有的圖形圖像數(shù)據(jù)，對輸入的人臉圖像進(jìn)行基于聚類算法的小波變換方式。如圖3所示，在同一簇中匹配不同年齡段的模板，從而獲得不同年齡段的人臉?biāo)ダ闲Ч?，其?a)、(b)、(c)為輸入原圖像，(d)、(e)、(f)為使用本文方法所構(gòu)成的人臉?biāo)ダ闲Ч?/p>

圖3 基于聚類算法的人臉?biāo)ダ蠄D像

圖4是使用劉劍毅等人的基于人臉合成方法所產(chǎn)生的衰老效果，對于制定的人臉?biāo)ダ夏０鍛?yīng)用于不同曲率的人臉圖像過程中，每個(gè)模板在不同曲率的人臉圖像中所產(chǎn)生的衰老趨勢一致，不同臉型之間臉部所產(chǎn)生的皺紋和眼袋位置相似。同時(shí)，較圓潤的人臉臉型衰老變化時(shí)，會(huì)導(dǎo)致面部皺紋少以及肌肉下垂的現(xiàn)象。反之，較消瘦的人臉臉型衰老變化時(shí)，面部皺紋多以及肌肉下垂的現(xiàn)象將減弱。

圖4 同一模板下的不同曲率人臉老化合成效果

圖5 不同人臉輪廓衰老后的效果

本文采用基于聚類算法的人臉圖像老化重構(gòu)方法較劉劍毅等人[5]的方法更貼近于實(shí)際衰老情況。不同的人臉輪廓特征點(diǎn)的曲率直接影響重構(gòu)區(qū)的覆蓋信息，如圖5所示，改善了人臉?biāo)ダ线^程中人臉輪廓的極限處理，彌補(bǔ)了人臉輪廓特征點(diǎn)曲率相近的衰老模板的匹配，使得衰老后的人臉圖像的皺紋分布合理，臉部膚色的灰暗、肌肉的松弛和皺紋的增加都符合該輪廓的衰老特點(diǎn)。從細(xì)節(jié)上對重構(gòu)的面部區(qū)域的皺紋、眼袋、膚色以及兩頰進(jìn)行處理，讓衰老合成效果更具有真實(shí)性和實(shí)際性[12]。

5 結(jié)論

綜上所述，本文提出基于聚類算法的人臉圖像的衰老重構(gòu)，通過對人臉輪廓特征點(diǎn)曲率進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷，進(jìn)行人臉數(shù)據(jù)庫多層次多分類的劃分，從而建立龐大的數(shù)據(jù)庫中人臉的高、低頻子圖信息的匹配信息庫，提高人臉輪廓曲率的檢索和匹配的速度。采用合成方法是將目標(biāo)人臉圖像匹配到人臉輪廓相似度較高的曲率組中，再進(jìn)行目標(biāo)人臉圖像重新組合出新的衰老模板，有效地提高人臉目標(biāo)年齡的估計(jì)差。此外，人臉數(shù)據(jù)庫的大小直接影響目標(biāo)年齡的差值，還需進(jìn)一步加強(qiáng)算法的優(yōu)化。

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Aging Face Image Synthesis Based on Clustering Algorithm

HU Xian-de，ZHU Xiu-xiang，LI Jing-ming，LI Miao

(Department of Information Engineering College,Anhui Xinhuai College,Hefei Anhui 230088,China)

A synthesis method of facial aging image based on clustering algorithm is proposed by using the face image database in this paper. A high similarity of face contour in the same cluster is obtained in classifying process of facial contour feature by using face feature point matching algorithm of improved active shape model (ASM). Combined with wavelet transform technology,he aging changes of the facial image are realized by handling face image of luster,wrinkles and aging.

clustering algorithm;active shape model(ASM)；wavelet transform；face aging

2016-06-14

安徽省教育廳質(zhì)量工程項(xiàng)目“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)綜合改革試點(diǎn)”(2013ZY084)；安徽省教育廳重點(diǎn)自然科學(xué)項(xiàng)目“猶豫模糊語言環(huán)境下的群推薦方法研究”(KJ2015A300)。

胡賢德(1975- )，男，講師，碩士，從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究。

TP391

A

2095-7602(2016)10-0034-05