周华强，曹 林，杜康宁

1.北京信息科技大学 光电测试技术及仪器教育部重点实验室，北京100101

2.北京信息科技大学 信息与通信工程学院，北京100101

素描人脸合成是指在给定训练光学人脸图像集和素描人脸图像集的情况下，根据一张光学人脸图像合成出一张素描人脸图像。随着合成技术的发展，素描人脸合成在数字娱乐产业和刑侦领域中发挥着重要的作用[1]。就刑侦领域而言，可能存在以下状况：在视频监控中提取到的人物面部照片分辨率较低，或受到姿势、光线的影响没有获取到清晰图像，不能为身份识别提供证据，此时需要由法医从被记录的视频或目击者的描述中绘制出素描图像来进行匹配。但是素描人脸图像和光学人脸图像属于异质图像，二者很难取得良好的识别效果，此时素描人脸合成对犯罪嫌疑人的识别起到替代作用[2]。在数字娱乐领域，素描图像被用作个人资料头像越来越受智能手机和社交网络用户的欢迎，光学人脸图片转换为素描风格图片在社交美图软件市场也得到了广泛应用。

目前已知的素描人脸合成方法主要有模型驱动和数据驱动两类。基于数据驱动的代表方法有Wang 和Tang[3]提出的基于概率图形的马尔可夫随机场模型以及基于子空间学习的局部线性嵌入[4]合成方法。基于模型驱动的主要方法有多变量输出回归方法[5]以及基于贝叶斯学习[6]的方法等。上述方法得到的合成图像素描效果和艺术家手绘的素描人脸图像相比，没有很好地捕捉个人细节，导致合成出来的素描人像与光学人像相似度不够；……