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基本信息
- 項(xiàng)目名稱(chēng)：
- 超級(jí)大變臉
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類(lèi)：
- 信息技術(shù)
- 大類(lèi)：
- 科技發(fā)明制作B類(lèi)
- 簡(jiǎn)介：
- “超級(jí)大變臉(Magic Face)"是國(guó)內(nèi)首創(chuàng)的在線(xiàn)美麗人臉合成及人臉特效處理系統(tǒng)。本系統(tǒng)創(chuàng)新地使用了人臉特征匹配等機(jī)器學(xué)習(xí)算法、實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的后代預(yù)測(cè)、老年化、年輕化、總統(tǒng)臉、人臉美化、人臉?biāo)孛?、人臉拼圖等多種人臉特效處理。
- 詳細(xì)介紹：
- “超級(jí)大變臉(Magic Face)"是國(guó)內(nèi)首創(chuàng)的在線(xiàn)美麗人臉合成及人臉特效處理系統(tǒng)。本系統(tǒng)結(jié)合Delaunay三角剖分、廣義Procrustes分析形狀對(duì)準(zhǔn)、分段線(xiàn)性仿射，輔以基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉美麗智能評(píng)價(jià)、AAM模型等算法技術(shù)、為用戶(hù)提供符合心理學(xué)美感的美麗人臉合成及人臉特效處理體驗(yàn)。 本系統(tǒng)創(chuàng)新地使用了人臉特征匹配等機(jī)器學(xué)習(xí)算法、實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的后代預(yù)測(cè)、老年化、年輕化、總統(tǒng)臉、人臉美化、人臉?biāo)孛琛⑷四樒磮D等多種人臉特效處理。 本系統(tǒng)提供友好的交互界面，為用戶(hù)帶來(lái)了良好的操作體驗(yàn)。 本作品不但具有娛樂(lè)性，并且在心理學(xué)、美學(xué)、醫(yī)學(xué)、人文、數(shù)字娛樂(lè)等領(lǐng)域具有重要的研究?jī)r(jià)值。同時(shí)，廣大的用戶(hù)群體使之具有巨大的商業(yè)潛力。 本項(xiàng)目已獲得發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)一項(xiàng)（專(zhuān)利號(hào)ZL200810029422.6）。另申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利一項(xiàng)（申請(qǐng)受理號(hào)201010574266.9）。發(fā)表論文三篇，其中兩篇論文被EI光盤(pán)版檢索。
作品圖片
作品專(zhuān)業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 目的：人工智能化的圖像處理算法研究，心理學(xué)理論驗(yàn)證，醫(yī)學(xué)整形參考依據(jù)的計(jì)算機(jī)生成，社交網(wǎng)絡(luò)中的趣味圖像生成。 基本思路與創(chuàng)新點(diǎn)： 1.在平均臉?biāo)惴ㄖ校覀兪状翁岢鲆环N基于Delaunay 三角剖分、廣義 Procrustes 分析的形狀對(duì)準(zhǔn)以及分段線(xiàn)性仿射的人臉合成算法，使得非正臉，傾斜人臉也能夠自動(dòng)合成。 2.在人臉合成算法中，我們加入了權(quán)值設(shè)置、背景嵌入以及對(duì)比度自動(dòng)提升等算法，從而使得合成的結(jié)果更加自然和美觀(guān)。 3.我們利用平均臉的特點(diǎn)開(kāi)發(fā)了各種創(chuàng)新性的功能，如老年樣貌預(yù)測(cè)、后代樣貌預(yù)測(cè)、幼時(shí)人臉預(yù)測(cè)、人臉自動(dòng)美化等，這些都是具有突破性創(chuàng)新意義的應(yīng)用。 4.在馬賽克頭像合成模塊中我們所采用的技術(shù)，目前來(lái)說(shuō)在國(guó)內(nèi)處于先進(jìn)水平，國(guó)內(nèi)并沒(méi)有針對(duì)這方面公開(kāi)發(fā)布的實(shí)用產(chǎn)品。我們通過(guò)計(jì)算馬賽克圖像與目標(biāo)圖像的紋理能量差值來(lái)擬合目標(biāo)圖像，經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明這樣實(shí)現(xiàn)效果能夠有效地?cái)M合出目標(biāo)圖像的細(xì)節(jié)信息。 5.在人臉?biāo)孛杷惴ㄖ?，我們提出了一種融合背景圖像與輪廓圖像的閾值疊加法來(lái)進(jìn)行彩色素描的實(shí)現(xiàn)。與現(xiàn)有的方法對(duì)比，本文算法產(chǎn)生的素描圖像輪廓清晰，層次分明，效果明顯改善。 6.人臉美麗評(píng)價(jià)算法中，國(guó)內(nèi)外均采用幾何特征作為人臉美麗評(píng)價(jià)算法的特征數(shù)據(jù)，我們則創(chuàng)新性地引入了人臉的Gabor紋理作為評(píng)價(jià)的特征數(shù)據(jù)，結(jié)合人臉的幾何特征數(shù)據(jù)，同時(shí)使用了Wrapper特征選擇算法來(lái)提升評(píng)價(jià)器的性能，使得人臉美麗度評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確度比國(guó)外研究成果有了明顯的提升。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 很容易注意到，有關(guān)人臉的研究結(jié)果總是很容易吸引到人們的關(guān)注，這是由人們對(duì)人臉這一人類(lèi)共有的外在特征的與生俱來(lái)的關(guān)注所決定的。因此，我們結(jié)合心理學(xué)這一特點(diǎn)，并采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，構(gòu)建這樣一個(gè)以“臉”為主題的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，將會(huì)開(kāi)創(chuàng)國(guó)內(nèi)乃至國(guó)際該類(lèi)型網(wǎng)站的先河，必將吸引許多使用群體，這些都將十分有利于我們對(duì)人臉進(jìn)一步的研究。 在本系統(tǒng)中我們集成了許多研究的成果和先進(jìn)的技術(shù)，與現(xiàn)有的一些技術(shù)相比，可以說(shuō)我們的作品具有許多實(shí)質(zhì)性的進(jìn)步和改進(jìn)。根據(jù)我們的調(diào)研，目前在國(guó)內(nèi)并沒(méi)有這樣的網(wǎng)站；而在國(guó)外，F(xiàn)ace Research網(wǎng)站是有代表性的一個(gè)。然而，該網(wǎng)站在人機(jī)交互上做得不夠完善，不支持對(duì)人臉圖像的分類(lèi)檢索，也無(wú)法不具有我們的后代預(yù)測(cè)，老年預(yù)測(cè)等功能。另外，其數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像不適合中國(guó)用戶(hù)使用。 我們的作品較好的解決了以上的問(wèn)題，我們提供了一個(gè)龐大的圖片數(shù)據(jù)庫(kù)，我們的提供了多類(lèi)的檢索，讓機(jī)器更容易找到合適用戶(hù)的素材。在算法實(shí)現(xiàn)上，我們提供了老年預(yù)測(cè)，后代預(yù)測(cè)，自動(dòng)美化等，力求讓用戶(hù)達(dá)到最滿(mǎn)意的效果。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 發(fā)表論文： [1] A Novel Method For Evaluating Facial Attractiveness，發(fā)表于2010 International Conference on Audio，Language and Image Processing，EI/ISTP檢索 [2] 一種新穎的人臉美麗評(píng)價(jià)方法，發(fā)表于2008年全國(guó)模式識(shí)別學(xué)術(shù)會(huì)議，EI檢索 [3] 基于改進(jìn)Snake模型的人臉特征輪廓提取，發(fā)表于2009年國(guó)際信息技術(shù)與應(yīng)用論壇
作品所處階段
- 中試階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 專(zhuān)利實(shí)施許可轉(zhuǎn)讓
作品可展示的形式
- 實(shí)物、現(xiàn)場(chǎng)演示、錄像
使用說(shuō)明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說(shuō)明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 使用說(shuō)明 該作品是一個(gè)集成的網(wǎng)站系統(tǒng)，UI非常友好，用戶(hù)按提示操作即可 技術(shù)特點(diǎn) 1.紋理合成 2.Delaunay 三角剖分 3.基于廣義 Procrustes 分析的形狀對(duì)準(zhǔn) 4.基于分段線(xiàn)性仿射的人臉變形 5.人臉美麗評(píng)價(jià)算法 作品優(yōu)勢(shì) 1.直接針對(duì)用戶(hù)對(duì)臉的與生俱來(lái)的關(guān)注這一心理特點(diǎn)。 2.以網(wǎng)絡(luò)為載體，影響范圍會(huì)更廣。 3.吸引用戶(hù)進(jìn)行上傳分享，使網(wǎng)站圖片資源得到極大豐富。 4.基于服務(wù)器的網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用，避免客戶(hù)端機(jī)器差異問(wèn)題。 5.多種富有新意的應(yīng)用功能，吸引到更多具有不同喜好的用戶(hù)。 6.先進(jìn)的人臉美麗評(píng)價(jià)算法，使得我們的系統(tǒng)更具議論性和傳播性。 適用范圍 1.虛擬人物設(shè)計(jì) 2.人臉的研究 3.醫(yī)學(xué)使用 4.社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 對(duì)于大環(huán)境而言，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)目不斷增加，我們的作品具有良好的推廣前景，相信一定能夠引起廣大用戶(hù)的關(guān)注。 根據(jù)客觀(guān)的市場(chǎng)分析，我們相信本作品具有良好的生存發(fā)展前景，能創(chuàng)造可觀(guān)的經(jīng)濟(jì)效益和影響力。
同類(lèi)課題研究水平概述
- 近代心理學(xué)的研究表明，若對(duì)一組人臉形狀進(jìn)行合成，所得到的中值形狀（平均臉）往往會(huì)具有較大的吸引力。 在20 世紀(jì)末，得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)及數(shù)字圖像處理技術(shù)的蓬勃發(fā)展，大量關(guān)于平均臉的心理學(xué)研究又再涌現(xiàn)。相比起用 19世紀(jì)Galton的方法合成的平均臉，用計(jì)算機(jī)合成的平均臉往往更為清晰、美觀(guān)。在很多情況下，一張平均臉會(huì)比組成它的各人臉具有更大的吸引力，因此，在 20 世紀(jì) 90 年代初，許多心理學(xué)家都得出了“美麗的人臉就是平均臉”的說(shuō)法，這就是在心理學(xué)上的“平均臉假設(shè)”。由此可見(jiàn)，在心理學(xué)方面，平均臉及由其產(chǎn)生的魅力一直是一個(gè)引人入勝的話(huà)題。但是，在國(guó)內(nèi)，真正以平均臉為主題的研究基本是一片空白。而在國(guó)外，平均臉?lè)矫娴难芯恳步^大多數(shù)都是心理學(xué)方面的；在計(jì)算機(jī)科學(xué)方面，與國(guó)內(nèi)的情形一樣，平均臉的研究是一大空缺。 實(shí)際上，只有將平均臉的計(jì)算開(kāi)發(fā)成基于 Web 的應(yīng)用，結(jié)合完善的后臺(tái)數(shù)據(jù)管理，才可以圓滿(mǎn)地解決上述問(wèn)題。然而，縱觀(guān)國(guó)內(nèi)外，以臉計(jì)算為主題的網(wǎng)站卻少之又少。根據(jù)我們的調(diào)研，目前在國(guó)內(nèi)并沒(méi)有這樣的網(wǎng)站；而在國(guó)外，可以為用戶(hù)提供交互式平均臉計(jì)算的網(wǎng)站也為數(shù)甚少，僅有Face Research網(wǎng)站。該網(wǎng)站在人機(jī)交互上做得不夠完善，且不支持對(duì)人臉圖像的分類(lèi)檢索。另外，其數(shù)據(jù)庫(kù)不適合中國(guó)用戶(hù)的使用。 而在人臉的老齡化預(yù)測(cè)，后代預(yù)測(cè)方面，國(guó)內(nèi)的研究更是少之又少。 對(duì)于人臉美麗評(píng)價(jià)而言，目前國(guó)內(nèi)關(guān)于人臉美麗評(píng)價(jià)課題的研究都是處于起步階段，國(guó)內(nèi)已有的研究成果是山東的“齊魯美女評(píng)價(jià)系統(tǒng)”，為一個(gè)區(qū)域性貌美人群美麗標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，但該系統(tǒng)并不對(duì)外公布，因此可以說(shuō)在已發(fā)表的關(guān)于美麗評(píng)價(jià)這一課題的研究成果上來(lái)講，國(guó)內(nèi)對(duì)本課題的研究仍是較為空白的。 國(guó)外的主要研究成果則如下所述： Jurgen Schmidhuber在1998年發(fā)表的論文中闡述了人臉美麗與不規(guī)則碎片形幾何的關(guān)系，但在文中作者僅僅闡述了美麗與不規(guī)則幾何的關(guān)系，并未對(duì)美麗程度的具體量化進(jìn)行描述。 Yael Eisenthal等人則于2005年提出了一種基于圖像像素的方法以及基于人臉特征點(diǎn)的方法，文中算法與真實(shí)人類(lèi)評(píng)價(jià)結(jié)果取得了0.65的相關(guān)度。 Amit Kagian等人在2007年發(fā)表的論文中則對(duì)上述方法做了進(jìn)一步的擴(kuò)展，文中算法與真實(shí)人類(lèi)評(píng)價(jià)結(jié)果取得了0.82的相關(guān)度。 以上方法均低于本研究中0.93的相關(guān)度。
