基于样本学习的肖像画自动生成算法  

Example-Based Automatic Portraiture

作　　者：陈洪[1] 郑南宁[1] 梁林[2] 徐迎庆[2] 沈向洋[2] 

机构地区：[1]西安交通大学人工智能与机器人研究所,西安710049 [2]微软亚洲研究院,北京100080

出　　处：《计算机学报》2003年第2期147-152,共6页Chinese Journal of Computers

基　　金：国家自然科学基金 ( 6 0 175 0 0 6;6 0 0 2 430 1)资助 .

摘　　要：提出了一种基于样本学习的人脸肖像画自动生成算法 .文章采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖像画与人脸图像之间的统计关系 ,并使用基于训练样本的非参数化的概率表示 ,在贝叶斯优化的框架下设计了迭代采样算法 ,可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画 .在该方法中 ,使用非均匀的统计模型是保持肖像中人脸结构准确性的关键 .文中所提供的例子表明了该文方法的有效性 .We present a new approach for automatically generating a life-like portrait from a frontal face image. We learn the portraiture from a set of artwork examples. Different from previous texture synthesis and image synthesis works that assumed modeling is homogeneous, Inhomogeneous Markov Random Field Model is employed as the statistical model, and a non-parametric sampling scheme is used to capture the complex statistical characteristics of face image and corresponding artist drawing in this paper. In our strategy, only those pixels corresponding to a portrait point are sampled. Such a strategy is crucial for maintaining facial structure and guaranteeing coherence of portrait lines. Experimental results demonstrate the effectiveness and life-likeness of our approach.

关 键 词：样本学习 肖像画自动生成算法 统计学习 非参数化采样 马尔科夫模型 人脸图像 纹理图像分析 图像处理 计算机 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] J2－39[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]