应用三角形坐标系的风格化肖像生成方法

董肖莉 1; 李卫军 1; 宁欣 1; 张丽萍 1; 3; 路亚旋 1; 2; 3

doi:10.7652/xjtuxb201804020

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应用三角形坐标系的风格化肖像生成方法

更新时间：2025-07-09

- 应用三角形坐标系的风格化肖像生成方法
- A Generating Method of Stylized Portraits Using Triangle Coordinate System
- 西安交通大学学报 2018年52卷第4期页码：139-144
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院半导体研究所,北京,100083
  2. 中国科学院大学微电子学院,北京,100029
  3. 威富集团认知计算技术威富联合实验室,北京,100083
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  : 2017-10-16。作者简介: 董肖莉(1985—),女,博士生;李卫军(通信作者),男,教授,博士生导师。基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61572458)
- DOI：10.7652/xjtuxb201804020
  中图分类号： TP391
- 网络首发：2018-04-10，
  
  纸质出版：2018
- 稿件说明：
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董肖莉 1, 李卫军 1, 宁欣 1, 等. 应用三角形坐标系的风格化肖像生成方法[J]. 西安交通大学学报, 2018,52(4):139-144.

A Generating Method of Stylized Portraits Using Triangle Coordinate System[J]. 2018, 52(4): 139-144.
董肖莉 1, 李卫军 1, 宁欣 1, 等. 应用三角形坐标系的风格化肖像生成方法[J]. 西安交通大学学报, 2018,52(4):139-144. DOI： 10.7652/xjtuxb201804020.

A Generating Method of Stylized Portraits Using Triangle Coordinate System[J]. 2018, 52(4): 139-144. DOI： 10.7652/xjtuxb201804020.

摘要

针对现有肖像漫画化处理方法中存在的依赖训练样本以及算法复杂度高的问题

为了在准实时系统中实现应用

提出了一种应用三角形坐标系的风格化肖像生成算法。该算法自动提取输入的实验人脸特征

将其与参考人脸比较得到个性特征

并通过夸张个性面部特征得到风格化肖像特征; 分别基于实验人脸特征和风格化肖像特征建立三角形坐标系

在2个三角形坐标系之间实现图像变形生成风格化肖像。该算法无需训练样本

计算简单、全自动化

变形灵活且可预期

可快速生成风格化肖像。实验结果表明

该算法能自动提取并夸张实验人脸的个性面部特征

且算法执行效率高

可在0.5 s以内生成效果较为生动的风格化肖像

表明该算法的综合性能良好

可在准实时的虚拟现实、增强现实和肖像绘制机器人等系统中应用。

Abstract

A generating method of stylized portraits based on the triangle coordinate system is proposed to solve the problem of the dependence on training samples and the high complexity of the existing algorithms

and to realize application in quasi real-time systems. The proposed algorithm automatically extracts the features of an input face and calculates the personalized facial characteristics by comparing the features with those of the reference face. Then features of its stylized portrait are determined by exaggerating the personalized facial characteristics. Two triangle coordinate systems are established based on the features of the input face and the stylized portrait respectively

and the stylized portrait is generated by image morphing between these two systems. The algorithm does not need training samples

and is simple

automatic

flexible and predictable

and it can quickly generate stylized portraits. Experimental results show that the algorithm automatically extracts and exaggerates personalized facial characteristics of an input face

and produces a vivid stylized portrait in less than 0.5 second. The algorithm has good comprehensive performance

and can be applied to the systems of quasi real-time virtual reality

augmented reality

and portrait rendering robots.

关键词

Keywords

references

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