基本信息
- 项目名称：
- 超级大变脸
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- “超级大变脸(Magic Face)"是国内首创的在线美丽人脸合成及人脸特效处理系统。本系统创新地使用了人脸特征匹配等机器学习算法、实现了基于数据驱动的后代预测、老年化、年轻化、总统脸、人脸美化、人脸素描、人脸拼图等多种人脸特效处理。
- 详细介绍：
- “超级大变脸(Magic Face)"是国内首创的在线美丽人脸合成及人脸特效处理系统。本系统结合Delaunay三角剖分、广义Procrustes分析形状对准、分段线性仿射，辅以基于机器学习的人脸美丽智能评价、AAM模型等算法技术、为用户提供符合心理学美感的美丽人脸合成及人脸特效处理体验。 本系统创新地使用了人脸特征匹配等机器学习算法、实现了基于数据驱动的后代预测、老年化、年轻化、总统脸、人脸美化、人脸素描、人脸拼图等多种人脸特效处理。 本系统提供友好的交互界面，为用户带来了良好的操作体验。 本作品不但具有娱乐性，并且在心理学、美学、医学、人文、数字娱乐等领域具有重要的研究价值。同时，广大的用户群体使之具有巨大的商业潜力。 本项目已获得发明专利授权一项（专利号ZL200810029422.6）。另申请发明专利一项（申请受理号201010574266.9）。发表论文三篇，其中两篇论文被EI光盘版检索。
作品图片
作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 目的：人工智能化的图像处理算法研究，心理学理论验证，医学整形参考依据的计算机生成，社交网络中的趣味图像生成。 基本思路与创新点： 1.在平均脸算法中，我们首次提出一种基于Delaunay 三角剖分、广义 Procrustes 分析的形状对准以及分段线性仿射的人脸合成算法，使得非正脸，倾斜人脸也能够自动合成。 2.在人脸合成算法中，我们加入了权值设置、背景嵌入以及对比度自动提升等算法，从而使得合成的结果更加自然和美观。 3.我们利用平均脸的特点开发了各种创新性的功能，如老年样貌预测、后代样貌预测、幼时人脸预测、人脸自动美化等，这些都是具有突破性创新意义的应用。 4.在马赛克头像合成模块中我们所采用的技术，目前来说在国内处于先进水平，国内并没有针对这方面公开发布的实用产品。我们通过计算马赛克图像与目标图像的纹理能量差值来拟合目标图像，经实验表明这样实现效果能够有效地拟合出目标图像的细节信息。 5.在人脸素描算法中，我们提出了一种融合背景图像与轮廓图像的阈值叠加法来进行彩色素描的实现。与现有的方法对比，本文算法产生的素描图像轮廓清晰，层次分明，效果明显改善。 6.人脸美丽评价算法中，国内外均采用几何特征作为人脸美丽评价算法的特征数据，我们则创新性地引入了人脸的Gabor纹理作为评价的特征数据，结合人脸的几何特征数据，同时使用了Wrapper特征选择算法来提升评价器的性能，使得人脸美丽度评价的准确度比国外研究成果有了明显的提升。
科学性、先进性
- 很容易注意到，有关人脸的研究结果总是很容易吸引到人们的关注，这是由人们对人脸这一人类共有的外在特征的与生俱来的关注所决定的。因此，我们结合心理学这一特点，并采用先进的计算机技术，构建这样一个以“脸”为主题的网络应用，将会开创国内乃至国际该类型网站的先河，必将吸引许多使用群体，这些都将十分有利于我们对人脸进一步的研究。 在本系统中我们集成了许多研究的成果和先进的技术，与现有的一些技术相比，可以说我们的作品具有许多实质性的进步和改进。根据我们的调研，目前在国内并没有这样的网站；而在国外，Face Research网站是有代表性的一个。然而，该网站在人机交互上做得不够完善，不支持对人脸图像的分类检索，也无法不具有我们的后代预测，老年预测等功能。另外，其数据库中的图像不适合中国用户使用。 我们的作品较好的解决了以上的问题，我们提供了一个庞大的图片数据库，我们的提供了多类的检索，让机器更容易找到合适用户的素材。在算法实现上，我们提供了老年预测，后代预测，自动美化等，力求让用户达到最满意的效果。
获奖情况及鉴定结果
- 发表论文： [1] A Novel Method For Evaluating Facial Attractiveness，发表于2010 International Conference on Audio，Language and Image Processing，EI/ISTP检索 [2] 一种新颖的人脸美丽评价方法，发表于2008年全国模式识别学术会议，EI检索 [3] 基于改进Snake模型的人脸特征轮廓提取，发表于2009年国际信息技术与应用论坛
作品所处阶段
- 中试阶段
技术转让方式
- 专利实施许可转让
作品可展示的形式
- 实物、现场演示、录像
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 使用说明 该作品是一个集成的网站系统，UI非常友好，用户按提示操作即可 技术特点 1.纹理合成 2.Delaunay 三角剖分 3.基于广义 Procrustes 分析的形状对准 4.基于分段线性仿射的人脸变形 5.人脸美丽评价算法 作品优势 1.直接针对用户对脸的与生俱来的关注这一心理特点。 2.以网络为载体，影响范围会更广。 3.吸引用户进行上传分享，使网站图片资源得到极大丰富。 4.基于服务器的网页应用，避免客户端机器差异问题。 5.多种富有新意的应用功能，吸引到更多具有不同喜好的用户。 6.先进的人脸美丽评价算法，使得我们的系统更具议论性和传播性。 适用范围 1.虚拟人物设计 2.人脸的研究 3.医学使用 4.社交网络应用 对于大环境而言，我国互联网用户数目不断增加，我们的作品具有良好的推广前景，相信一定能够引起广大用户的关注。 根据客观的市场分析，我们相信本作品具有良好的生存发展前景，能创造可观的经济效益和影响力。
同类课题研究水平概述
- 近代心理学的研究表明，若对一组人脸形状进行合成，所得到的中值形状（平均脸）往往会具有较大的吸引力。 在20 世纪末，得益于计算机技术及数字图像处理技术的蓬勃发展，大量关于平均脸的心理学研究又再涌现。相比起用 19世纪Galton的方法合成的平均脸，用计算机合成的平均脸往往更为清晰、美观。在很多情况下，一张平均脸会比组成它的各人脸具有更大的吸引力，因此，在 20 世纪 90 年代初，许多心理学家都得出了“美丽的人脸就是平均脸”的说法，这就是在心理学上的“平均脸假设”。由此可见，在心理学方面，平均脸及由其产生的魅力一直是一个引人入胜的话题。但是，在国内，真正以平均脸为主题的研究基本是一片空白。而在国外，平均脸方面的研究也绝大多数都是心理学方面的；在计算机科学方面，与国内的情形一样，平均脸的研究是一大空缺。 实际上，只有将平均脸的计算开发成基于 Web 的应用，结合完善的后台数据管理，才可以圆满地解决上述问题。然而，纵观国内外，以脸计算为主题的网站却少之又少。根据我们的调研，目前在国内并没有这样的网站；而在国外，可以为用户提供交互式平均脸计算的网站也为数甚少，仅有Face Research网站。该网站在人机交互上做得不够完善，且不支持对人脸图像的分类检索。另外，其数据库不适合中国用户的使用。 而在人脸的老龄化预测，后代预测方面，国内的研究更是少之又少。 对于人脸美丽评价而言，目前国内关于人脸美丽评价课题的研究都是处于起步阶段，国内已有的研究成果是山东的“齐鲁美女评价系统”，为一个区域性貌美人群美丽标准评价系统，但该系统并不对外公布，因此可以说在已发表的关于美丽评价这一课题的研究成果上来讲，国内对本课题的研究仍是较为空白的。 国外的主要研究成果则如下所述： Jurgen Schmidhuber在1998年发表的论文中阐述了人脸美丽与不规则碎片形几何的关系，但在文中作者仅仅阐述了美丽与不规则几何的关系，并未对美丽程度的具体量化进行描述。 Yael Eisenthal等人则于2005年提出了一种基于图像像素的方法以及基于人脸特征点的方法，文中算法与真实人类评价结果取得了0.65的相关度。 Amit Kagian等人在2007年发表的论文中则对上述方法做了进一步的扩展，文中算法与真实人类评价结果取得了0.82的相关度。 以上方法均低于本研究中0.93的相关度。
