一种基于与或图表示多风格肖像画自动生成方法

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1、《计算机学报》2009年8期一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法闵锋桑农（华中科技大学图像识别与人工智能研究所武汉430074）摘要提出了一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法。与或图表示是一种分层次的产生式模型，能够分离肖像画的结构和风格并解释其多样性。采用这种模型，该方法能够从一幅正面的人脸图像自动的产生出一系列不同风格的肖像画。该方法将肖像画分解各个部分，每一部分都对应许多子模板，这些子模板作为肖像画与或图中的叶子结点。而肖像画与或图就像一个“母模板”能够产生出大量的由子模板组合而成有效的新肖像画。该方法受益于多个不同风格的模板库，改变模板库

2、的风格就能方便的更改生成肖像画的风格。文中所提供的例子表明了该方法的有效性。关键词与或图；模板；自动肖像画生成；非真实感绘制；中图法分类号TP391AnAutomaticGenerationMethodofMulti-stylesPortraitsBasedontheAnd-OrGraphRepresentationMINFengSANGNong（IPRAI,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,WuHan430074）AbstractInthispaper,wepresentanautomaticgeneration

3、methodofmulti-stylesportraitsbasedontheAnd-Orgraphrepresentation.TheAnd-Orgraphisagenerativemodel,whichseparatesthestructureandstyleofportraitsandaccountsforthevariabilityofportraits.Adoptingthegenerativemodel,themethodcanautomaticallygenerateasetofportraitsindifferentstylesfromafron

4、talfaceimage.Themethoddecomposesportraitintodifferentcomponents.Eachcomponenthasanumberofdistinctsub-templatesasleaf-nodesintheAnd-Orgraphforportrait.TheAnd-Orgraphforportraitislikea"mothertemplate"whichproducesalargesetofvalidportraitconfigurations——"compositetemplates"thataremadeof

5、asetofsub-templates.Themethodbenefitsfromanumberoftemplatedictionariesforportraitcomponentsindifferentstyles.Therefore,itisconvenienttochangethestylesofportraitbychangingthetemplatedictionary.Experimentalresultsdemonstratetheeffectivenessofthemethod..KeywordsAnd-Orgraph;template;auto

6、maticportraiture;non-photorealisticrendering1引言肖像画是对一个人简约而形象的表示。一幅逼真的肖像画不仅能抓住人物的面部特征，而且能刻画出人物的神韵，做到形神兼备。所以好的肖像画有非常广泛的市场应用，比如在无线平台上的低流量人脸图像传输，在非真实感绘制中卡通画和油画生成，在互连网上在线肖像编辑等等。但普通的人并不是天生就掌握这一技法，只有通过良好训练的画家才能用简洁的几笔描绘出形象的肖像画。所以让计算机学习画家的这种能力并根据给定的人脸图像来自动生成肖像画是一个困难而具有挑战性的课题。在以往的工作中，研究人员已经尝试用

7、基于模板的方法自动的生成人脸线条画。例如，Koshimizu[1]等和Li[2]等通过图像处理的方法找到定义在人脸上的一组特征点，连接这些特征点形成比较僵硬的线条画。后来，受到纹理合成方法的启发，Chen[3]等提出了基于样本学习的肖像画自动生成算法。他们使用非均匀的马尔科夫随机场模型和非参数化采样的方法获得线条画与人脸图像之间的统计关系，在贝叶斯框架下求解最大后验概率得到肖像画。但是，这种方法采用的是一种描述式模型，是线条画到人脸图像的一种映射，很难改变肖像画的风格。本课题得到国家自然科学基金(60672162)资助.闵锋，男，1976年生，博士生，目前研究方

8、向为模式识别，数字化艺术