基于子块LBP和最优相关的素描人脸合成

提出一种素描人脸合成算法,其主要实现的功能是给出一幅光学脸,合成一幅素描脸。为了合成素描图片,对人脸区域进行分块,利用欧氏距离从训练集中提取与待合成目标相近的粗选块系列;使用子块切分的LBP纹理筛选对粗选块系列进行再提取,得到几个与待合成目标更加相近的精选块系列;提出基于最优相关的逐次定位法,即确定首行首块,依次计算相邻块间的相关系数,求得最优块,最终合成一副完整的素描人脸。通过对待合成目标进行性别过滤,以进一步提升合成精度。经实验验证,该算法在FERET数据库下多个训练集,测试集80幅人脸的情况下,合成精度达到92%左右,验证了素描人脸合成算法准确性和有效性。