手机图片的发型合成

　　北京十一学校 王雨轩

　　指导教师 牛建伟 窦向梅

　　来源：全国青少年科技创新大赛获奖作品展播   

　　发型设计软件是近年来理发店较为流行的发型设计方法之一，目前已有的发型设计软件大多是人工半自动操作将自己的人脸照片与已有的发型模型合成，并进行图片处理以观察效果，需要手工操作较多，发型模型不能随时更新，发型模型也不够自然。而且，这类发型软件大多安装在计算机上，没有移动端的app，实用性较差。

　　如何来弥补现有发型设计软件的缺陷，开发出一款可在手机上应用的app呢，我们打算分几步来逐渐实现此功能。 

　　第一步：进行人脸检测和头发检测 

　　这一步的目的是从图片中提取出来人脸区域，是发型图片合成的第一步。人脸区域区别于背景的显著特征之一是在彩色图像中人脸具有独特的肤色特征，我们进行人脸检测时可以先检测肤色区域，再具体确定人脸位置。肤色区域检测的主要任务分为三大部分：①选择适当的肤色颜色模型表示方式；②通过统计大量包含不同的背景光照等变化下的彩色图像中的肤色区域建立肤色模型；③利用肤色模型进行肤色区域检测。这三部分中最重要的是肤色模型的建立，模型的准确性将直接影响肤色区域检测结果的准确性。 

　　第二步：手机图片头发检测 

　　我们提出了利用聚类进行头发区域检测的方法。具体实现方法是在人脸区域精定位的基础上，将人脸区域分别向四个方向延伸各1/2 人脸大小，作为发型候选区域，在此区域内逐渐扩大范围，利用K均值聚类，得到头发区域的精定位结果。 

　　第三步：手机图片人脸合成 

　　我们使用发型自适应归一化合成方法，即保持目标人脸大小不变，根据人脸尺寸对于发型进行自适应归一化。这种归一化合成方法的好处是无需对人脸进行归一化，因而无需精确定位人眼等面部器官，减少了计算复杂性，提高了计算效率，合成发型的视觉效果更逼真。 

　　第四步：发型合成后处理 

　　在完成前三步的前提下，为了取得更加自然的发型合成效果，我们对合成图片继续处理，将人脸边缘与头发连接的部分在水平方向上进行了中值滤波。 

　　综上，我们在以上四步的基础上，成功实现了手机图片发型合成原型系统，该系统的人脸检测精度高、视觉效果逼真、计算效率高，适合于手机应用。

　　本文由北京工业大学教授、博士生导师，中国人工智能学会科普工作委员会秘书长于乃功 进行科学性把关