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基于先验知识的快速人脸光照迁移算法
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]四川大学计算机学院,成都610065, [2]四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,成都610065
  • 相关基金:国家自然科学基金(61103137);国家科技支撑计划(2012BAH62F02);国家“八六三”高技术研究发展计划(2013AA013902).
中文摘要:

针对利用单幅参考图像进行人脸光照迁移时存在光照与人脸细节特征分离不彻底、效率低等问题,提出-种快速的人脸光照迁移算法. 该算法充分利用人脸的结构特征和阴影检测的先验知识,引导目标图像与参考图像进行大尺度层与细节层的分离; 然后将目标细节层与参考图像大尺度层进行合成以获得光照迁移后的亮度图像. 实验结果表明, 该算法可实现光照效果的快速迁移, 并且能较好地保持目标图像的人脸细节特征.

英文摘要:

Existing single-image-based lighting transfer algorithms have shortcomings in thoroughly sepa-rating lighting and facial details, and they are generally inefficient. With regard to these problems, a fast lighting transfer method is proposed based on some priors. At first, the prior knowledge of facial structure feature and shadow detection are used to well decompose the information of the large scale layer and the detail layer of the reference and target images, respectively. Then, the detail layer of the target image and the large scale layer of the reference image are synthesized to obtain the final transferred brightness image. Ex-periments demonstrate that with only a single reference image as input the method can efficiently transfer the lighting effects of the reference image to the target image, and the facial detail features of the target im-age can be well preserved.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752