胡贤德，朱秀祥，李敬明，李 苗

(安徽新华学院信息工程学院，安徽合肥 230088)



基于聚类算法的人脸衰老图像重构

胡贤德，朱秀祥，李敬明，李 苗

(安徽新华学院信息工程学院，安徽合肥 230088)

本文基于人脸图形图像数据库，提出了基于聚类算法的人脸衰老图像合成方法。采用改进主动形状模型(ASM)的人脸特征点匹配算法，对面部轮廓特征点曲率进行分类，获得同一簇内的人脸面部轮廓较高相似度。结合小波变换技术对人脸图形图像光泽的变化、皱纹的增加等衰老的处理，实现人脸图形图像的衰老变化。

聚类算法；主动形状模型；小波变换；人脸衰老

人脸衰老图像变化处理因具有重要的科学意义和使用价值，通常被应用于案件侦破、人脸识别、影视化妆及大众娱乐等领域，受到研究者的高度关注。随着20世纪末计算机技术的高速发展，人脸识别技术也逐渐完善起来。通过机器对人脸识别的分析过程，针对图像采集环境及成像条件等非人为外界因素的影响，可以提高对人脸的有效信息和唯一性特征的提取，从而起到身份识别的作用。与指纹、虹膜、语音等识别方法相比，人脸识别更具有便捷性、友好性和非侵犯性，可用于证件(身份证、驾驶证等)的甄别。

近年来，国内外学者致力于不同年龄段的人脸图形图像识别，在人脸图形图像模拟效果中取得了一定的成果。为了提高收敛效果，Perrett等人[1]提出了一种原型法，王章野等人[2]提出个性化衰老合成。模拟人脸图像的原型衰老方式，通过改变形状和颜色来实现人脸图像的年龄变化合成，从而科学地预测人脸的衰老图像。……