CN105096243A - 一种lm算法实现化妆类效果的方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种LM算法实现化妆类效果的方法及***，通过终端设备获得人脸相关的定位点；将所获取的定位点进行分类封装，将同类型的定位点封装在一起，获得分类数据包；分类数据包中获取需要实现的化妆的纹理数据，并再次进行封装，得到纹理数据包；将纹理数据包的数据，通过矩阵求解的方法得到纹理矩阵；将纹理数据包和纹理矩阵，进行求精运算得到精确矩阵；将精确矩阵映射到原始图像上，得到化妆图像；将化妆图像显示到终端设备上。此方法能够当人脸存在一定角度的时候，达到一个可以接受的效果，本发明定位精确、化妆效果好。
Description
技术领域
本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于LM算法以实现化妆类效果的方法及***。
背景技术
近年来，随着相机数码化、手机相机化，一个全民摄影时代已经来临。照片分享已经成了大众需求之一，而其中对人脸的美化效果又是其中的重中之重；因为化妆也属于人脸的美化效果，所以现在市面上有类似美颜相机、天天P图等产品来实现对人脸的化妆效果，但是实现的效果在人脸存在一定角度的时候，达到的效果并不是很好。
基于LM算法的优化是目前应用较为广泛的一种无条件约束优化方法，在靠近某个极小点时平方收敛，是专门用于误差平方和最小化的方法。具有高斯一牛顿法的局部快速收敛特性，并克服了牛顿法不能有效地处理奇异和非正定矩阵及对初始点要求比较苛刻的缺点。同时远离解时则进行修正，沿误差曲面进行搜索，继承了梯度下降法的全局搜索特性，精确度很高。由于LM算法利用了近似的二阶导数信息,它比梯度法快得多。同时LM算法不需要过多调整参数。因此LM算法在许多参数优化的场合得到了广泛的应用。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种LM算法实现化妆类效果的方法及***。本发明能够在人脸存在一定角度的时候，达到一个可以接受的效果，本发明定位精确、化妆效果好。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种LM算法实现化妆类效果的方法，包括以下几个步骤：
(1)通过终端设备获得人脸相关的定位点；
(2)将所获取的定位点进行分类封装，将同类型的定位点封装在一起，获得分类数据包；
(3)分类数据包中获取需要实现的化妆的纹理数据，并再次进行封装，得到纹理数据包；
(4)将纹理数据包的数据，通过矩阵求解的方法得到纹理矩阵；
(5)将纹理数据包和纹理矩阵，进行求精运算得到精确矩阵；
(6)将精确映射到原始图像上，得到化妆图像矩阵；
(7)将化妆图像显示到终端设备上。
进一步的是，所述步骤（1）具体为，人脸相关定位点包括眼睛的周围、眉毛、鼻子和嘴唇部分的定位点，对人脸五官的关键点进行定位，并收集定位点，通过对五官的区分定位以实现对各个部位分别进行化妆。
进一步的是，所述步骤（2）具体为，对眼睛的内眼角、外眼角和上线眼线中点为一类进行封装；通过对眼睛的全面定位，并将定位点进行封装以实现精确定位。
进一步的是，对眉毛的眉尖、眉尾和眉毛上下两边中点为一类进行封装；通过对眉毛的全面定位，并将定位点进行封装以实现精确定位。
进一步的是，对鼻子的鼻尖、鼻翼、鼻梁和鼻孔中点为一类进行封装；通过对鼻子的全面定位，并将定位点进行封装以实现精确定位。
进一步的是，对嘴唇的两嘴角端点和嘴唇的中点为一类进行封装；通过对嘴唇的全面定位，并将定位点进行封装以实现精确定位。
进一步的是，所述步骤（3）具体为，纹理数据包包含纹理上需要使用的对应定位点信息；通过对纹理数据的采集及分析运算，可以实现任意的化妆效果。
进一步的是，所述步骤（4）具体为，使用SVD方法求得对应的Homegraphy矩阵，SVD方法为奇异值分解法，通过该方法能够得到所需Homegraphy矩阵。
进一步的是，所述步骤（5）具体为，使用LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求精运算得到精确矩阵,通过使用LM算法得到的数据精度高，且这种算法运算速度快。
另一方面，本发明还提供了一种LM算法实现化妆类效果的***，包括：
定位点获取模块：用于从终端设备获取到人脸的相关定位点；
分类封装模块：用于将所得定位点进行分类封装；
纹理封装模块：将所需化妆的分类数据包的纹理数据进行封装；
精确运算模块：进行求精运算得到精确矩阵；
图像形成模块：将精确矩阵映射到原始图像上，得到化妆图像；
图像输出模块：将所得化妆图像传输至终端设备，由终端设备向用户显示。
其中，定位点获取模块入口端连接中断设备，定位点获取模块出口端与分类封装模块入口端相连，分类封装模块出口端与纹理封装模块入口端相连，纹理封装模块出口端与精确运算模块入口端相连，精确运算模块出口端与图像形成模块入口端相连，图像形成模块出口端连接图像输出模块入口端，图像输出模块出口端连接终端设备。
采用本技术方案的有益效果：本发明所提出的一种LM算法实现化妆类效果的方法及***，利用LM算法对所需化妆对象进行精确运算，使化妆效果达到高度精准贴合；通过对化妆的纹理进行分析运算，可以达到任意的化妆效果；由于运算方法简单不复杂，使得速度很快，减小内存占有量。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明所述方法借助的LM算法实现化妆类效果的***结构简图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
参见图1所示，一种LM算法实现化妆类效果的方法，包括以下几个步骤：
(1)通过终端设备获得人脸相关的定位点。
人脸相关定位点包括眼睛的周围、眉毛、鼻子和嘴唇部分的定位点，对人脸五官的关键点进行定位，并收集定位点，通过对五官的区分定位以实现对各个部位分别进行化妆。
(2)将所获取的定位点进行分类封装，将同类型的定位点封装在一起，获得分类数据包。
对眼睛的内眼角、外眼角和上线眼线中点为一类进行封装；通过对眼睛的全面定位，并将定位点进行封装以实现精确定位。
对眉毛的眉尖、眉尾和眉毛上下两边中点为一类进行封装；通过对眉毛的全面定位，并将定位点进行封装以实现精确定位。
对鼻子的鼻尖、鼻翼、鼻梁和鼻孔中点为一类进行封装；通过对鼻子的全面定位，并将定位点进行封装以实现精确定位。
对嘴唇的两嘴角端点和嘴唇的中点为一类进行封装；通过对嘴唇的全面定位，并将定位点进行封装以实现精确定位。
(3)分类数据包中获取需要实现的化妆的纹理数据，并再次进行封装，得到纹理数据包。
纹理数据包包含纹理上需要使用的对应定位点信息；通过对纹理数据的采集及分析运算，可以实现任意的化妆效果。
(4)将纹理数据包的数据，通过矩阵求解的方法得到纹理矩阵。
使用SVD方法求得对应的Homegraphy矩阵，SVD方法为奇异值分解法，通过该方法能够得到所需Homegraphy矩阵。
(5)将纹理数据包和纹理矩阵，进行求精运算得到精确矩阵。
使用LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求精运算得到精确矩阵,通过使用LM算法得到的数据精度高，且这种算法运算速度快。
(6)将精确矩阵映射到原始图像上，得到化妆图像。
(7)将化妆图像显示到终端设备上。
为配合本发明方法的实现，基于相同的发明构思，参见图2所示，本发明包括一种LM算法实现化妆类效果的***，包括：
定位点获取模块：用于从终端设备获取到人脸的相关定位点；
分类封装模块：用于将所得定位点进行分类封装；
纹理封装模块：将所需化妆的分类数据包的纹理数据进行封装；
精确运算模块：进行求精运算得到精确矩阵；
图像形成模块：将精确矩阵映射到原始图像上，得到化妆图像；
图像输出模块：将所得化妆图像传输至终端设备，由终端设备向用户显示。
其中，定位点获取模块入口端连接中断设备，定位点获取模块出口端与分类封装模块入口端相连，分类封装模块出口端与纹理封装模块入口端相连，纹理封装模块出口端与精确运算模块入口端相连，精确运算模块出口端与图像形成模块入口端相连，图像形成模块出口端连接图像输出模块入口端，图像输出模块出口端连接终端设备。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本实发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种LM算法实现化妆类效果的方法，其特征在于，包括以下几个步骤：
（1）通过终端设备获得人脸相关的定位点；
（2）将所获取的定位点进行分类封装，将同类型的定位点封装在一起，获得分类数据包；
（3）分类数据包中获取需要实现的化妆的纹理数据，并再次进行封装，得到纹理数据包；
（4）将纹理数据包的数据，通过矩阵求解的方法得到纹理矩阵；
（5）将纹理数据包和纹理矩阵，进行求精运算得到精确矩阵；
（6）将精确矩阵映射到原始图像上，得到化妆图像；
（7）将化妆图像显示到终端设备上。
2.根据权利要求1所述的一种LM算法实现化妆类效果的方法，其特征在于，所述步骤（1）具体为，人脸相关定位点包括眼睛的周围、眉毛、鼻子和嘴唇部分的定位点。
3.根据权利要求1所述的一种LM算法实现化妆类效果的方法，其特征在于，所述步骤（2）具体为，对眼睛的内眼角、外眼角和上线眼线中点为一类进行封装。
4.根据权利要求3所述的一种LM算法实现化妆类效果的方法，其特征在于，对眉毛的眉尖、眉尾和眉毛上下两边中点为一类进行封装。
5.根据权利要求4所述的一种LM算法实现化妆类效果的方法，其特征在于，对鼻子的鼻尖、鼻翼、鼻梁和鼻孔中点为一类进行封装。
6.根据权利要求5所述的一种LM算法实现化妆类效果的方法，其特征在于，对嘴唇的两嘴角端点和嘴唇的中点为一类进行封装。
7.根据权利要求1所述的一种LM算法实现化妆类效果的方法，其特征在于，所述步骤（3）具体为，纹理数据包包含纹理上需要使用的对应定位点信息。
8.根据权利要求1所述的一种LM算法实现化妆类效果的方法，其特征在于，所述步骤（4）具体为，使用SVD方法求得对应的Homegraphy矩阵。
9.根据权利要求1所述的一种LM算法实现化妆类效果的方法，其特征在于，所述步骤（5）具体为，使用Levenberg-Marquardt算法进行求精运算得到精确矩阵。
10.一种LM算法实现化妆类效果的***，其特征在于，包括：
定位点获取模块：用于从终端设备获取到人脸的相关定位点；
分类封装模块：用于将所得定位点进行分类封装；
纹理封装模块：将所需化妆的分类数据包的纹理数据进行封装；
精确运算模块：进行求精运算得到精确矩阵；
图像形成模块：将精确矩阵映射到原始图像上，得到化妆图像；
图像输出模块：将所得化妆图像传输至终端设备，由终端设备向用户显示；
其中，定位点获取模块入口端连接中断设备，定位点获取模块出口端与分类封装模块入口端相连，分类封装模块出口端与纹理封装模块入口端相连，纹理封装模块出口端与精确运算模块入口端相连，精确运算模块出口端与图像形成模块入口端相连，图像形成模块出口端连接图像输出模块入口端，图像输出模块出口端连接终端设备。
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