人臉面部屬性估計(jì)與老化合成研究.pdf

1、人臉分析一般包括對人臉中身份特征、年齡特征、表情屬性、面部特征屬性、性別屬性、種族屬性等進(jìn)行分析。目前的身份特征識別方法還缺乏更為細(xì)致的身份信息描述，如面部五官形狀、面部紋理等。這些稱為人臉面部屬性。對比于傳統(tǒng)的人臉識別，人臉面部的屬性估計(jì)屬于更為精細(xì)的人臉生物特征分析，這在國防安全、人體測量學(xué)、醫(yī)療以及社交娛樂等方面有著更為廣闊的市場前景?，F(xiàn)有的人臉面部屬性估計(jì)方法一般針對地是明顯的人臉屬性，如頭發(fā)顏色、五官形狀、膚色、性別等。然而，

2、對于更為細(xì)粒度的面部屬性（如單雙眼皮、嘴唇厚度、眉毛濃密程度等）進(jìn)行估計(jì)仍然存在著諸多挑戰(zhàn)。另一方面，經(jīng)驗(yàn)地，人臉老化是影響人臉面部屬性最大的一個因素。簡單地說，一個人的面部屬性會隨著年齡的變化而變化，如面部屬性形狀、皮膚紋理等。因此，根據(jù)給定的一張人臉相片，如何逼真地去合成其若干年后老化人臉也是人臉屬性分析研究領(lǐng)域的一個重要課題之一。本文中稱為人臉老化合成，它在跨年齡的人臉驗(yàn)證、年齡估計(jì)、社交娛樂等方面有著不錯的應(yīng)用前景。
　　

3、總結(jié)地，本文具體地在人臉屬性估計(jì)與面部老化合成這兩個全新的研究點(diǎn)上完成了以下幾個工作:
　　1.研究了人臉面部屬性分析問題，特別是細(xì)粒度的人臉面部屬性估計(jì)問題。對人臉面部屬性進(jìn)行了定義，并整理了相關(guān)的人臉面部屬性數(shù)據(jù)集。隨后，本文提出了一種新的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決細(xì)粒度的人臉面部屬性估計(jì)。在此基礎(chǔ)上，本文將提出的人臉面部屬性估計(jì)方法應(yīng)用到性格估計(jì)系統(tǒng)中。
　　2.提出了一種基于親屬導(dǎo)向的人臉老化合成方法來指導(dǎo)人臉老化合成中

4、的人臉老化方向，從而合成出逼真的老化人臉。其中，親屬關(guān)系信息可以加強(qiáng)嬰兒與孩童的人臉老化合成中比較弱的身份信息，而親屬關(guān)系的一致性保持可以作為先驗(yàn)來指導(dǎo)人臉的老化方向。該方法能夠?qū)⒃撊四樅铣傻轿磥淼娜我庖粋€年齡下的老化人臉，使得該老化人臉既保持住了身份特征信息，又反映出了比較自然與真實(shí)的老化效果。
　　3.提出了一種基于耦合式字典學(xué)習(xí)的人臉老化合成方法。該方法通過利用不同年齡段下的老化字典來重構(gòu)出個性化的老化人臉。首先，人臉老化過

5、程中單個的人臉可以分為隨老化變化的面部屬性模式與老化不變的面部屬性模式。其次，將人類的一生劃分為若干年齡段，每一個年齡段用一個老化字典來表達(dá)其該年齡段的人臉老化特征。利用提出的耦合式老化字典學(xué)習(xí)在收集到的人臉對數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練這些老化字典。對于一個輸入臉的老化人臉，它可以通過不同的字典基的稀疏的線性加權(quán)組合來重構(gòu)得到。
　　4.在基于耦合式字典學(xué)習(xí)的人臉老化合成方法上，對原有的耦合式字典學(xué)習(xí)模型進(jìn)行改進(jìn)，重新提出了一種高效的雙層式老化