林 军， 李新华

（安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室，安徽 合肥 230039)

0 引言

数字图像变形技术是在图像中通过对控制点的位置改变而使整幅图像产生理想变形[1]。常见的用网格扭曲、基于域图像变形、非对称经向基函数、基于小波变换等变形算法。图像变形技术已在动慢、影视和医学等领域都得到广泛的应用[2]。

利用主动形状模型特征点定位算法在一幅人脸图像中提取 68个特征点，通过改变特征点位置对输入人脸图像进行刚性变形。

1 ASM人脸特征点提取

MPEG-4是世界上第一个基于对象(Object-based)的多媒体压缩标准，人脸模型上定义了84个特征点,这84个特征点被分为若干组(如:脸颊、眼睛、嘴巴等)，如图1所示。参考MPEG-4对二维人脸图像定义了68个特征点，主要分布在外脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴上，这都是变形和动画的主要部分。

图1 MPEG-4定义84个人脸特征点

ASM过程分2部分：①模型初始定位，也叫做形状子空间模型；②搜索过程，搜索过程分 3步骤，分别为计算新位置、计算形状和姿态参数更新[3]，特征点定位流程如图2所示。

总体定位是指对输入图像的形状进行归一化处理，通过最小化目标函数得到特征点的最佳匹配向量。局部定位是指当面部图像存在多个特征细节时，某些局部特征区域的特征点可能由于全局优化的作用而无法准确定位，因此经过全局模板搜索定位后，可以在全局定位的基础上进行局部定位[4]。

图2 特征点定位实现

用ASM算法检测到输入人脸图片68个特征点，如图2所示。……