基于NMF和LS-SVM的肖像漫画生成算法研究

• 作者: 杨士颖 王海君 王雁飞
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 肖像漫画 最小二乘支持向量机 模式识别 非负矩阵分解
• 年，卷（期）: 2013,（19）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 233-236
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2673字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于非负矩阵分解(NMF)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的肖像漫画生成算法.在训练阶段,利用非负矩阵分解来对夸张特征空间数据降维,运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)统计学习夸张漫画与人脸之间的关系,建立形状夸张模型.在应用阶段,利用AAM算法提取人脸特征点,形状夸张模型计算出相应的漫画特征点数据,经过图像变形和风格化即可得到最终的肖像漫画.算法实验表明,该算法可以合理地夸张主要特征并避免过度变形.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨士颖	上海大学影视艺术技术学院	7	24	2.0	4.0
2	王海君	上海大学影视艺术技术学院	2	5	1.0	2.0
3	王雁飞	上海大学影视艺术技术学院	2	5	1.0	2.0