面部美化是一種新穎的計算攝影技術,用來改善人像的視覺感知效果,已被廣泛應用到廣告設計、短視頻直播和社交分享平臺等領域。在實際使用面部美化技術時,為了達到理想的視覺效果需要不斷調整技術參數(shù),這個過程耗時耗力且無法適用于環(huán)境時刻動態(tài)變化的視頻直播中,然而面部美化圖像的美學質量評價仍未獲得廣泛關注�；诖�,本文首先研究了面部美化圖像的主觀質量評價;然后從人類對人像美感的認知心理學、藝術學等學科研究結論和面部美化技術原理出發(fā),提出了兩種有效的無參考質量評價方法;最后基于本研究提出的質量評價方法設計了基于圖像質量評價的面部美化系統(tǒng)。論文的主要研究工作如下:一、為了彌補面部美化圖像質量數(shù)據(jù)庫的空白,本文構建了一個面部美化圖像（Facial Beautification Images,FBI）質量數(shù)據(jù)庫。首先收集25幅無遮擋、無濃妝和美麗程度相對一致的面部圖像;然后采用六種常用美化方法,每種方法參數(shù)設置四個等級對每幅圖像進行美化操作;接著30位實驗者在基于MATLAB構建的GUI界面上進行主觀評價實驗;最后利用置信區(qū)間剔除主觀數(shù)據(jù)中的異常值,將剩余數(shù)據(jù)的均值作為圖像的主觀平均意見值（Mean Opi... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

主觀質量評價的GUI界面

2面部美化圖像的主觀質量評價研究17數(shù)的標準差，如公式（2-2）所示：()==NiiuuN1211（2-2）假設該幅圖像的主觀質量評價得分服從正態(tài)分布，根據(jù)該圖像主觀質量得分的數(shù)量、均值和標準差，能夠計算該圖像測評得分的置信區(qū)間；若評分在該圖像求得的置信區(qū)間內，則該評分分數(shù)視為正常有效值，否則判定為異常值并刪除。正態(tài)分布的置信區(qū)間由+uu,決定，其中()NNZ12/=，()12/NZ是標準正態(tài)分布在2/分位點的臨界值[67]，本數(shù)據(jù)庫將設置為0.02。根據(jù)設定的置信區(qū)間將該圖像主觀質量評分數(shù)據(jù)中的異常值篩除后，將剩余有效的主觀評價數(shù)據(jù)的均值作為該幅美化圖像最終的主觀實驗評分，即數(shù)據(jù)庫的平均意見得分。圖2-5展示了主觀實驗數(shù)據(jù)篩除異常值后FBI數(shù)據(jù)庫中MOS值的分布直方圖。從圖中可以看出，F(xiàn)BI數(shù)據(jù)庫的主觀平均意見值在1-10分之間的分布接近高斯分布且具有良好的分散性。圖2-5FBI數(shù)據(jù)庫MOS值的直方圖Figure2-5HistogramofFBIdatabaseMOSvalue圖2-6展示了FBI數(shù)據(jù)庫中每幅面部美化圖像的有效主觀實驗評價的MOS值和該圖像MOS值的標準誤差。圖中黑色圓點即為該幅面部美化圖像對應的MOS值，淺藍色誤差線表示剔除異常值后，圖像剩余有效主觀實驗數(shù)據(jù)的標準差。從圖中可以看出，F(xiàn)BI數(shù)據(jù)庫的MOS值均有效地分布在規(guī)定的質量分數(shù)范圍內，呈現(xiàn)出一定的離散程度，并且MOS值的標準誤差在允許范圍內，根據(jù)文獻[68]和文獻[69]中的定義，本數(shù)據(jù)庫的主觀評價數(shù)據(jù)是有效的。以上對數(shù)據(jù)庫主觀實驗數(shù)據(jù)分析可以說明，面部美化圖像的主觀評價結果可以用于構建FBI數(shù)據(jù)庫，并且用于面部美化圖像質量分析和評價。

2面部美化圖像的主觀質量評價研究17數(shù)的標準差，如公式（2-2）所示：()==NiiuuN1211（2-2）假設該幅圖像的主觀質量評價得分服從正態(tài)分布，根據(jù)該圖像主觀質量得分的數(shù)量、均值和標準差，能夠計算該圖像測評得分的置信區(qū)間；若評分在該圖像求得的置信區(qū)間內，則該評分分數(shù)視為正常有效值，否則判定為異常值并刪除。正態(tài)分布的置信區(qū)間由+uu,決定，其中()NNZ12/=，()12/NZ是標準正態(tài)分布在2/分位點的臨界值[67]，本數(shù)據(jù)庫將設置為0.02。根據(jù)設定的置信區(qū)間將該圖像主觀質量評分數(shù)據(jù)中的異常值篩除后，將剩余有效的主觀評價數(shù)據(jù)的均值作為該幅美化圖像最終的主觀實驗評分，即數(shù)據(jù)庫的平均意見得分。圖2-5展示了主觀實驗數(shù)據(jù)篩除異常值后FBI數(shù)據(jù)庫中MOS值的分布直方圖。從圖中可以看出，F(xiàn)BI數(shù)據(jù)庫的主觀平均意見值在1-10分之間的分布接近高斯分布且具有良好的分散性。圖2-5FBI數(shù)據(jù)庫MOS值的直方圖Figure2-5HistogramofFBIdatabaseMOSvalue圖2-6展示了FBI數(shù)據(jù)庫中每幅面部美化圖像的有效主觀實驗評價的MOS值和該圖像MOS值的標準誤差。圖中黑色圓點即為該幅面部美化圖像對應的MOS值，淺藍色誤差線表示剔除異常值后，圖像剩余有效主觀實驗數(shù)據(jù)的標準差。從圖中可以看出，F(xiàn)BI數(shù)據(jù)庫的MOS值均有效地分布在規(guī)定的質量分數(shù)范圍內，呈現(xiàn)出一定的離散程度，并且MOS值的標準誤差在允許范圍內，根據(jù)文獻[68]和文獻[69]中的定義，本數(shù)據(jù)庫的主觀評價數(shù)據(jù)是有效的。以上對數(shù)據(jù)庫主觀實驗數(shù)據(jù)分析可以說明，面部美化圖像的主觀評價結果可以用于構建FBI數(shù)據(jù)庫，并且用于面部美化圖像質量分析和評價。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種新的部分參考型圖像質量評價方法[J]. 王體勝,高新波,路文,李廣東.  西安電子科技大學學報. 2008(01)

博士論文
[1]半?yún)⒖己蜔o參考圖像質量評價新方法研究[D]. 桑慶兵.江南大學 2013

碩士論文
[1]監(jiān)控視頻圖像質量評估[D]. 董海波.上海交通大學 2013



本文編號：3398851