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    基于人臉識(shí)別的人臉漫畫處理系統(tǒng)

    2019-06-09 10:36:01儲(chǔ)昭兵王天寶毛水凌
    軟件導(dǎo)刊 2019年4期
    關(guān)鍵詞:圖像處理人臉識(shí)別特征提取

    儲(chǔ)昭兵 王天寶 毛水凌

    摘 要:為了簡單、便捷、快速地實(shí)現(xiàn)人物肖像漫畫創(chuàng)作,設(shè)計(jì)一種基于安卓平臺(tái)的自動(dòng)化肖像漫畫生成系統(tǒng)。系統(tǒng)采用主動(dòng)形狀模型方法,對大量真實(shí)人臉進(jìn)行特征分析得到平均人臉特征庫,并對用戶輸入的人臉肖像進(jìn)行特征檢測、提取與篩選,然后結(jié)合漫畫藝術(shù)家對人臉漫畫的作畫規(guī)律,對篩選的特征以及與平均人臉差異較大的特征進(jìn)行歸類。對不同特征采用不同夸張化方法,配以不同夸張尺度,再由計(jì)算機(jī)完成自動(dòng)形變,以實(shí)現(xiàn)人臉肖像漫畫的自動(dòng)藝術(shù)化夸張,得到接近漫畫創(chuàng)作者水平的人臉漫畫。通過該系統(tǒng)可大幅減少漫畫工作者的工作量,使普通用戶也能便捷地進(jìn)行人臉肖像漫畫創(chuàng)作。

    關(guān)鍵詞:人臉識(shí)別;人臉漫畫;肖像生成;特征提取;圖像處理

    DOI:10. 11907/rjdk. 181853

    中圖分類號(hào):TP303文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1672-7800(2019)004-0036-05

    0 引言

    作為藝術(shù)的一種表達(dá)方式,人臉漫畫一直是藝術(shù)家表達(dá)人類面部甚至性格特征的重要手段。隨著現(xiàn)代漫畫的興起,肖像漫畫風(fēng)靡各大社交平臺(tái)、報(bào)刊及論壇。然而,一方面漫畫藝術(shù)表達(dá)需要藝術(shù)家經(jīng)過長期刻苦訓(xùn)練,不斷臨摹、練習(xí)才能創(chuàng)作完成[1-2],另一方面,漫畫家的繪畫風(fēng)格與技巧難以用清晰且不存在二義性的語法規(guī)則進(jìn)行表示。因此漫畫這種具有強(qiáng)烈主觀性的藝術(shù)創(chuàng)作形式很難被計(jì)算機(jī)自動(dòng)模擬,導(dǎo)致普通人幾乎無法參與漫畫創(chuàng)作。

    PICASSO是國外應(yīng)用較多的一種人臉編輯系統(tǒng),其主要通過面部特征輪廓自動(dòng)生成漫畫,缺點(diǎn)是夸張不夠平滑,無法很好地反映漫畫的藝術(shù)化夸張風(fēng)格。“T型規(guī)則”是陳文娟等[4]提出的一種人臉漫畫特征規(guī)則,即將眼睛保持在水平軸,鼻子作為垂直軸,眼睛之間距離的變化應(yīng)與鼻子長短保持協(xié)調(diào)。當(dāng)眼睛之間距離變長,鼻子長度則應(yīng)相應(yīng)縮短,若眼睛之間距離變短,鼻子則應(yīng)該變長。該規(guī)則較好地闡述了人臉眼部與鼻子之間的夸張形變關(guān)系,但未闡述人臉其它部位特征與漫畫藝術(shù)之間的關(guān)系;閻芳等[5]提出一種基于人臉三庭五眼關(guān)系的形變方法。人臉五官的位置比例基本上體現(xiàn)在三庭的位置,而三庭之間的比例是上庭∶中庭∶下庭=1∶1∶1。由于一般人不會(huì)嚴(yán)格符合該比例,所以該比例可反映出人與人之間的差異。此時(shí)對三庭直接進(jìn)行整體變形,可以粗略得到具有突出特征風(fēng)格的漫畫人臉,然后根據(jù)眼寬:鼻寬:嘴寬=2∶2∶3的比例關(guān)系再次進(jìn)行形變,即可得到具有一定夸張程度的人臉肖像畫。

    本文使用ASM模型算法建立一套漫畫生成系統(tǒng),為普通人利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)化地完成漫畫形象設(shè)計(jì)提供了簡單的解決方案。

    1 技術(shù)要點(diǎn)

    1.1 漫畫特征

    (1)簡化性:卡通漫畫是以自然形象為原型,通過高度抽象、概括、提煉、藝術(shù)化而創(chuàng)作出來的具有象征性的對象[6]。

    (2)鮮明性:創(chuàng)作者經(jīng)常會(huì)通過夸張的手法設(shè)計(jì)出形象鮮明的漫畫對象,以表達(dá)出與其夸張形象相對應(yīng)的內(nèi)在個(gè)性。

    (3)親和性:漫畫應(yīng)對普通大眾有一種強(qiáng)烈吸引力,即漫畫形象可引起人們的認(rèn)可、喜愛或者憎惡。

    (4)時(shí)尚性:漫畫應(yīng)與其傳播媒介相互促進(jìn),走在科技與時(shí)尚的最前沿。

    1.2 三庭五眼

    三庭五眼是指人臉長寬之間的標(biāo)準(zhǔn)比例。三庭指人臉縱向長度比例,將人臉三等分,從前額發(fā)際線到眉心、眉心到鼻尖、鼻尖到下頜各占臉長的1/3;五眼指人臉橫向比例,以人眼睛為量度單位,將人臉分為五等寬。兩眼之間為一只眼睛的寬度,兩眼兩側(cè)也分別為一只眼睛的寬度。

    1.3 OpenCV

    OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一個(gè)具有跨平臺(tái)能力的計(jì)算機(jī)視覺處理庫,而且其完全開源,開發(fā)者能自由使用。其具有C、C++、Python和Java的接口,且支持Windows、Mac OS、iOS與Android等多個(gè)平臺(tái)。OpenCV專為計(jì)算優(yōu)化而設(shè)計(jì),強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)應(yīng)用,并啟用OpenCL實(shí)現(xiàn)硬件加速。C/C++編寫的底層庫可以利用計(jì)算機(jī)的多核處理能力加快圖像、視頻處理速度。本系統(tǒng)采用具有Java接口的OpenCV for Android庫作為圖像底層計(jì)算處理支持庫。

    1.4 Android-NDK

    Android-NDK(Native Development Kit,安卓原生開發(fā)工具包)提供了一系列工具,幫助開發(fā)者快速開發(fā)C/C++動(dòng)態(tài)庫,并能將生成的so包與Java應(yīng)用一起打包成APK[10]。NDK集成了交叉編譯器,并提供了相應(yīng)的makefile文件以隔離CPU、平臺(tái)、ABI等的差異,開發(fā)人員只需簡單地修改makefile文件即可創(chuàng)建出與so平臺(tái)對應(yīng)的so包。

    2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    本系統(tǒng)由人臉采集、人臉識(shí)別、邊緣檢測、特征點(diǎn)定位、背景去除、輪廓生成、人臉夸張形變與結(jié)果顯示8個(gè)子模塊組成。其中特征點(diǎn)定位、背景去除、輪廓生成和夸張形變?yōu)橄到y(tǒng)核心功能模塊。具體模塊及功能描述如表1所示。

    系統(tǒng)流程設(shè)計(jì)如圖1所示,界面設(shè)計(jì)如圖2所示。

    3 系統(tǒng)模塊實(shí)現(xiàn)

    3.1 人臉采集

    人臉采集是系統(tǒng)的圖像輸入源,系統(tǒng)監(jiān)聽攝像頭并截取圖像。主要實(shí)現(xiàn)方法如下:

    (1)Camera getCameraInstance(Context context, int CameraId):攝像頭控制接口,用于打開并獲得安卓平臺(tái)的攝像頭信息。

    (2)類CameraPreview:繼承自SurfaceView類并實(shí)現(xiàn)SurfaceHolder.Callback接口,用于在界面上顯示攝像頭捕獲的畫面。

    (3)onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera):用于獲取攝像頭捕獲畫面的當(dāng)前幀。

    (4)onClick(View v):用于監(jiān)聽用戶屏幕點(diǎn)擊動(dòng)作。

    3.2 人臉識(shí)別

    該模塊主要用于識(shí)別輸入圖像中是否包含人臉。將模塊MC-1中截取的圖像作為輸入,然后調(diào)用OpenCV開源圖形庫中的人臉檢測算法,得到圖像中包含人臉區(qū)域的坐標(biāo)。將人臉區(qū)域用綠色方框圈出,主要實(shí)現(xiàn)方法如下:

    (1)Mat FaceDetect(Mat src, double scaleFactor, int minNeighbors, int minSize):用于調(diào)用Native()方法檢測出人臉并返回人臉區(qū)域。

    (2)Mat detectFacesAndExtractFace(Mat src, Mat face):傳入?yún)?shù)是原圖像與人臉區(qū)域圖像,將其進(jìn)行對比并將人臉在原圖像中用綠色方框圈出。

    (3)類FaceDetectThread:用于處理人臉檢測的子線程類。

    3.3 邊緣檢測

    該模塊主要用于檢測人臉輪廓和背景輪廓,通過處理當(dāng)前幀圖像,顯示攝像頭捕捉的輪廓線條。其使用方法Mat CannyDetect(Mat src,double threshold1,double threshold2, int aperatureSize),并調(diào)用Native方法對當(dāng)前幀圖片邊緣輪廓進(jìn)行檢測,最后返回。

    3.4 特征點(diǎn)定位

    ASM(Active Shape Model,主動(dòng)形狀模型)是一個(gè)基于點(diǎn)分布模型的算法,其通過已手動(dòng)標(biāo)記的大量樣本,獲得人臉各個(gè)識(shí)別定位點(diǎn)的特征分布統(tǒng)計(jì)信息[7],并且通過獲取每一個(gè)特征的局部紋理,推斷出附近特征點(diǎn)位置,以此迭代不斷找出下一特征點(diǎn)。對于樣本而言,所有特征點(diǎn)位置均為人工標(biāo)定。

    3.4.1 ASM訓(xùn)練與搜索

    ASM進(jìn)行人臉識(shí)別包括訓(xùn)練和搜索兩個(gè)過程。

    (1)ASM訓(xùn)練。訓(xùn)練樣本集合包括n張樣本圖像,每張圖像都包括已手動(dòng)標(biāo)記的k個(gè)特征點(diǎn)。對于每個(gè)圖像而言,需要記錄每個(gè)特征點(diǎn)坐標(biāo)信息并保存到文本中。所有特征點(diǎn)[k]按照順序組合為一個(gè)形狀向量:

    形狀向量歸一化的主要目的是消除圖像中人臉由于不同角度、距離、姿態(tài)造成的非形狀干擾。將所有形狀向量通過仿射變換,在不更改點(diǎn)向量各點(diǎn)相對位置的前提下,將所有向量一一對齊到同一個(gè)新向量中。具體步驟為:①將訓(xùn)練的人臉樣本模型對齊到新的人臉;②計(jì)算平均人臉模型[x];③將所有訓(xùn)練樣本對齊到[x]上;④重復(fù)步驟②、③,直到收斂。采用該方式可將任何一個(gè)向量表示為[x≈x+PSbS]。

    3.4.3 算法實(shí)現(xiàn)

    首先加載已手動(dòng)標(biāo)識(shí)好特征點(diǎn)的人臉樣本識(shí)別數(shù)據(jù)到內(nèi)存;然后將采集到的人臉圖像作為輸入圖像,運(yùn)行人臉識(shí)別代碼,檢測到人臉后開始使用ASM算法進(jìn)行人臉特征點(diǎn)定位;定位完成后,將結(jié)果以列表形式保存到內(nèi)存中。特征點(diǎn)定位對于移動(dòng)設(shè)備而言是耗時(shí)較多的工作,需要在非主線程中進(jìn)行處理。主要實(shí)現(xiàn)方法為:

    (1)int[] FindFaceLandmarks(Mat src,float ratioW, float ratioH):用于調(diào)用Native尋找人臉識(shí)別點(diǎn),并返回到一個(gè)int類型數(shù)組中。

    (2)void findAsmLandmarks(Mat src):用于啟動(dòng)新線程。

    (3)void drawAsmPoints(Mat src,List list):主要用于檢測是否返回系統(tǒng)需要的特征點(diǎn),傳入?yún)?shù)是Native方法返回的int類型數(shù)據(jù)。

    3.5 背景去除

    本模塊用于去除背景信息對漫畫的影響,分離人臉區(qū)域與背景區(qū)域。采用類BackgroundWipe去除人臉,盡量多地保存頭發(fā)信息并去除無關(guān)背景信息。因?yàn)橄到y(tǒng)針對的人臉識(shí)別區(qū)域僅限于人臉,而不包括頭發(fā),因此本模塊必須提取出包含頭發(fā)和人臉的區(qū)域。

    3.6 輪廓生成

    輪廓生成是為了將人臉頭像轉(zhuǎn)變?yōu)榫€條更接近于漫畫風(fēng)格的圖像[9]。對于通過MC-5模塊去除背景的圖像,首先直接將圖片進(jìn)行灰度化處理得到灰度圖,之后進(jìn)行二值化處理;由于所需的人臉輪廓部分剛好是灰度變化很大,且灰度值較低的部分,所以只需將灰度變化很大的區(qū)域采用黑色像素進(jìn)行填充,其余部分采用白色像素填充,即完成了人臉輪廓生成[10];輪廓生成對于移動(dòng)設(shè)備而言是十分耗時(shí)的,需要在非主線程中進(jìn)行,因此需要開辟新線程,然后通過Message方式將結(jié)果發(fā)送到主線程中的handler;最后,利用類Threshold將已去除背景的人臉肖像線條化。

    3.7 夸張形變

    為了凸顯相對于平均人臉差異較大的部分,模擬藝術(shù)家對不同部分人臉的夸張尺度[11],系統(tǒng)采用Feature類用于保存平均人臉五官、臉長寬與臉之間的比例關(guān)系。平均人臉符合三庭五眼規(guī)則,即人臉中上庭∶中庭∶下庭的比例為1∶1∶1;人臉寬度與眼睛之間的比例為5∶1,其中人眼之間的距離為一個(gè)眼睛的寬度,兩邊各占一個(gè)眼睛的寬度[12]。鼻子寬度為一個(gè)眼睛的寬度,嘴巴寬度為人臉的1/3。本模塊使用的主要方法如下:

    (1)Map featureList():用于計(jì)算用戶輸入人臉中五官、人臉長寬之間的比例關(guān)系。

    (2)List virticalSplit(Mat mat,List points):用于將用戶輸入的人臉分為上庭、中庭和下庭3部分,該3部分會(huì)根據(jù)其與平均人臉之間對應(yīng)部分的長度比例進(jìn)行夸張化,這是人臉縱向上的夸張化。

    (3)Mat imgStitch(List mats):用于拼接組合分離的各個(gè)部分人臉。

    (4)Mat mideye(double scale,Mat mat,List list):用于實(shí)現(xiàn)人眼的分離與聚攏,輸入?yún)?shù)為縮放系數(shù)、原圖像及特征點(diǎn)列表,返回變化后的圖像。

    (5)Mat mouth(double scale,Mat mat,List list):用于實(shí)現(xiàn)人嘴的放大與縮小,輸入?yún)?shù)為縮放系數(shù)、原圖像及特征點(diǎn)列表,返回變化后的圖像。

    (6)Mat eye(double scale,Mat mat,List list):用于人眼的放大與縮小,輸入?yún)?shù)為縮放系數(shù)、原圖像及特征點(diǎn)列表,返回變化后的圖像。

    (7)類Deformation:是用于人臉形變的主要類,構(gòu)造方法為Deformation(Context context,Mat mat,List list),需要傳入的參數(shù)為上下文環(huán)境、已進(jìn)行二值化處理的圖像及特征點(diǎn)列表。由于形變處理過程非常耗時(shí),無法在主線程中直接使用,因此該類繼承自Thread類,并在處理完成后將處理結(jié)果以message方式發(fā)送到主線程中。主要實(shí)現(xiàn)代碼如下:

    public void run() {

    mMap = new HashMap();

    FindFeature find = new FindFeature(mList);

    mMap = find.getMap();

    top = mMap.get("top")/(Feature.TOP/Feature.HEIGHT); //三庭

    middle = mMap.get("middle")/(Feature.MIDDLE/Feature.HEIGHT);

    bottom = mMap.get("bottom")/(Feature.BOTTOM/Feature.HEIGHT);

    left = mMap.get("left")/(Feature.EYE/Feature.WIDTH);//五眼

    right = mMap.get("right")/(Feature.EYE/Feature.WIDTH);

    mideye = mMap.get("mideye")/(Feature.EYE/Feature.WIDTH);

    eye = mMap.get("eye")/(Feature.EYE/Feature.WIDTH);

    nose = mMap.get("nose")/(Feature.NOSE/Feature.WIDTH);

    mouth = mMap.get("mouth")/(Feature.MOUTH/Feature.WIDTH);

    mMat = mideye(mideye, mMat, mList);

    mMat = mouth(mouth, mMat, mList);//嘴巴變化

    mMat = eye(eye, mMat, mList); //眼睛變化

    List mats = new ArrayList();

    mats = virticalSplit(mMat, mList);

    if (top>1) {

    if (middle>1) {//縮小下庭

    double scaleRate = bottom*bottom*bottom;

    Mat temp = new Mat();

    Size dsize = new Size(mMat.cols(), scaleRate*mats.get(2).rows());

    Imgproc.resize(mats.get(2), temp, dsize);

    mats.set(2, temp);

    }else if (bottom>1) {//縮小中庭

    double scaleRate = middle*middle*middle;

    Mat temp = new Mat();

    Size dsize = new Size(mMat.cols(), scaleRate*mats.get(1).rows());

    Imgproc.resize(mats.get(1), temp, dsize);

    mats.set(1, temp);

    }else {//放大上庭

    double scaleRate = top*top;

    Mat temp = new Mat();

    Size dsize = new Size(mMat.cols(), scaleRate*mats.get(0).rows());

    Imgproc.resize(mats.get(0), temp, dsize);

    mats.set(0, temp);

    }

    }else if (middle>1) {

    if (bottom>1) {//縮小上庭

    double scaleRate = top*top*top;

    Mat temp = new Mat();

    Size dsize = new Size(mMat.cols(), scaleRate*mats.get(0)。rows());

    Imgproc.resize(mats.get(0), temp, dsize);

    mats.set(0, temp);

    }else {//放大中庭

    double scaleRate = middle*middle;

    Mat temp = new Mat();

    Size dsize = new Size(mMat.cols(), scaleRate*mats.get(1).rows());

    Imgproc.resize(mats.get(1), temp, dsize);

    mats.set(1, temp);

    }

    }else {//放大下庭

    double scaleRate = bottom*bottom;

    Mat temp = new Mat();

    Size dsize = new Size(mMat.cols(), scaleRate*mats.get(2).rows());

    Imgproc.resize(mats.get(2), temp, dsize);

    mats.set(2, temp);

    }

    Message msg = new Message();

    msg.what = Params.DeformationParams.DEFORMATION_DONE;

    msg.obj = imgStitch(mats);

    ((MainActivity)mContext).mHandler.sendMessage(msg);}

    3.8 結(jié)果顯示

    這是系統(tǒng)處理的最后一步,即將已處理好的人臉漫畫通過屏幕顯示出來,并保存成PNG格式的本地圖片文件。本文采用saveBitmap(Bitmap bitmap)方法將圖片保存到本地。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了圖像形變算法與主動(dòng)形狀模型的特征點(diǎn)定位方法,并解決了背景去除算法中的前景去除問題。在環(huán)境光充足的條件下,通過手機(jī)攝像頭輸入人臉,能夠簡單、便捷地完成對人臉的漫畫化處理,得到具有一定藝術(shù)效果的人臉漫畫。圖3-圖8為本文實(shí)驗(yàn)過程,由圖8的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見,該圖像具有一定的漫畫效果。

    5 結(jié)語

    本系統(tǒng)經(jīng)過分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、測試等多個(gè)階段,最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于人臉識(shí)別的人臉漫畫處理系統(tǒng)取得了一定效果,但還有很多不足與需要改進(jìn)的部分。

    (1)對于背景擦除模塊,為盡可能擦除不必要的背景,采用的擦除算法迭代超過4次,因此非常耗時(shí),尤其當(dāng)圖片分辨率很高時(shí)。未來需要改用更加高效的背景擦除算法。

    (2)對于肖像形變過程,本文由于平臺(tái)限制采用比較簡單的形變方式,實(shí)際上人臉形變過程可以精確到人臉每一個(gè)小的部分。

    (3)可添加分享模塊將用戶生成的漫畫分享到各大社交平臺(tái)。

    (4)目前系統(tǒng)采用的形變方式是基于漫畫家對人臉各個(gè)部分統(tǒng)一的夸張尺度,未來需添加可供用戶自定義的夸張尺度。

    參考文獻(xiàn):

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    [2] 蘇延輝,李帥,湛永松. 參數(shù)化的肖像漫畫生成算法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2014 (5):1562-1565.

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    [12] 李菁菁. 基于控制點(diǎn)平滑的人臉變形算法及其在人臉動(dòng)畫中的應(yīng)用[D]. 湘潭:湘潭大學(xué),2008.

    (責(zé)任編輯:黃 健)

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