题目：人脸图像艺术光影感知与表示方法研究

可视内容理解与场景编辑生成已经成为虚拟现实、可视计算、计算机视觉、计算摄像学等相关研究领域及其交叉方向的国际前沿研究热点，在艺术设计创作、文化遗产保护、影视内容制作等行业领域具有广泛的应用前景。本论文围绕人脸图像艺术光影的感知与表示，调研分析了相关国内外研究现状及其发展趋势，确定了论文针对的关键问题：如何使计算机具有感知、表示并重用人脸图像艺术光影的能力？本论文深入开展人脸图像艺术光影感知与表示方法研究，提出了基于局部光影对比特征的人脸图像艺术光影属性模板构造方法、基于属性模板的人脸图像光影艺术效果度量方法、基于绘画知识的人脸图像艺术光影表示与重用方法，设计实现了人脸图像艺术光影处理与合成系统原型，主要创新点与研究成果包括：1、提出了一种基于局部光影对比特征的人脸图像艺术光影属性模板构造方法。首先根据人脸图像光影的专业知识与人脸图像数据集，分析并提取人脸图像的局部光影对比特征，发现并构建出描述人脸图像局部光影对比的特征基本单元；然后在人脸图像数据集上，计算局部光影对比特征的统计值，比较“艺术光影”与“非艺术光影”之间的统计值差异，选择差异较大的局部光影对比特征，表示人脸图像艺术光影分布的特征组合规律；根据组合规律，在人脸图像数据集上，自动构造人脸图像艺术光影属性模板，符合艺术家关于人脸图像典型艺术光影分布的描述。2、提出了一种基于属性模板的人脸图像光影艺术效果度量方法。首先根据局部光影对比特征，定义人脸图像光影效果描述符，通过该描述符，根据主光源方向将典型艺术光影效果样式分为若干子类；通过概率比检验，计算人脸图像光影效果与艺术光影属性模板的匹配程度，能够对人脸图像光影的艺术效果与非艺术效果进行自动分类，在人脸图像数据集中，交叉检验的分类准确率超过90%；根据人脸图像艺术光影平均属性模板，以及艺术家对人脸图像光影艺术效果的主观评价得分，训练回归模型，能够对人脸图像的光影艺术效果进行自动评测，计算机自动评测得分接近艺术家主观评价得分。3、提出了一种基于绘画知识的人脸图像艺术光影表示与重用方法。首先邀请艺术家在近似均匀光照条件下的“标准人脸图像”上，绘画与参考艺术人脸图像近似的艺术光影效果，然后从绘画结果中分离出标准人脸图像，得到人脸图像艺术光影绘画模板，以表示艺术家绘画的人脸图像艺术光影效果；根据人脸图像艺术光影绘画模板，以及人脸特征点定位与人脸图像变形，重用艺术家绘画的艺术光影效果，在输入人脸图像上，生成与参考艺术人脸图像近似的艺术光影效果；如果用户提供的参考人脸图像没有对应的艺术光影绘画模板，根据人脸图像光影描述符，从艺术光影绘画模板对应的参考人脸图像中，匹配出与用户提供参考人脸图像具有最相似光影效果的参考人脸图像，通过调整优化匹配参考人脸图像的艺术光影绘画模板，表示并重用了用户提供参考人脸图像的艺术光影效果，在输入人脸图像上，生成与用户提供参考人脸图像近似的艺术光影效果；如果用户没有提供参考艺术人脸图像，只提供了一幅输入人脸图像，根据输入人脸的脸型与五官分布，从人脸图像艺术光影绘画模板对应的参考人脸图像中，自动推荐一幅参考艺术人脸图像，在输入人脸图像上生成艺术光影效果。4、设计实现了一个人脸图像艺术光影处理与合成系统原型（Face Image artistic illuminatioN processing and synthEsis，简称FINE系统）。该系统原型根据人脸图像艺术光影属性模板构造方法与艺术光影表示方法，构建了人脸图像艺术光影模板库；根据人脸图像光影艺术效果度量方法，能够自动评测人脸图像的光影艺术效果；在此基础上，根据人脸图像艺术光影表示与重用方法，能够参考艺术人脸图像，在输入人脸图像上，合成与参考艺术人脸图像近似的艺术光影效果；通过扩展人脸图像艺术光影重用方法，能够合成卡通、油画、水彩画、抽象画、剪纸、素描、照片等多种风格人脸图像的艺术光影效果。