公开(公告)号：CN103208133A

公开(公告)日：2013-07-17

申请号：CN201310112745.2

申请日：2013-04-02

Applicant: 浙江大学

Inventor： 曾文婷 ,  赵海明 ,  金小刚

IPC: G06T15/00

Abstract: 本发明公开了一种图像中人脸胖瘦的调整方法，包括以下步骤：先建立三维人脸模型；在建立的三维人脸模型上获取人脸的54个特征点；根据人脸特征点软组织厚度关于年龄和体重的线性回归方程以及用户输入的胖瘦调整参数对获取的54个特征点进行位置调整；采用拉普拉斯变形算法，将位置调整后的54个特征点作为约束点集合，与三维人脸模型中的人脸顶点建立满秩线性系统，进行线性方程组求解，得到调整后的三维人脸模型；再对原始图像进行三角网格参数化；最后采用调整后的三维人脸模型驱动原始图像三角网格顶点位置的变化，经过纹理映射得到调整后的图像。本发明采用保细节特征的拉普拉斯变形技术，调整人脸胖瘦的同时保留了人脸上的大部分细节特征信息。

公开(公告)号：CN103208133B

公开(公告)日：2015-08-19

申请号：CN201310112745.2

申请日：2013-04-02

Applicant: 浙江大学

Inventor： 曾文婷 ,  赵海明 ,  金小刚

IPC: G06T15/00

Abstract: 本发明公开了一种图像中人脸胖瘦的调整方法，包括以下步骤：先建立三维人脸模型；在建立的三维人脸模型上获取人脸的54个特征点；根据人脸特征点软组织厚度关于年龄和体重的线性回归方程以及用户输入的胖瘦调整参数对获取的54个特征点进行位置调整；采用拉普拉斯变形算法，将位置调整后的54个特征点作为约束点集合，与三维人脸模型中的人脸顶点建立满秩线性系统，进行线性方程组求解，得到调整后的三维人脸模型；再对原始图像进行三角网格参数化；最后采用调整后的三维人脸模型驱动原始图像三角网格顶点位置的变化，经过纹理映射得到调整后的图像。本发明采用保细节特征的拉普拉斯变形技术，调整人脸胖瘦的同时保留了人脸上的大部分细节特征信息。