Abstract-Facial retuschering används i stor utsträckning inom medie- och underhållningsindustrin. Professionell programvara kräver vanligtvis en miniminivå av användarexpertis för att uppnå de önskvärda resultaten. I den här artikeln presenterar vi en algoritm för att upptäcka ansikts rynkor/imperfektion. Vi tror att alla sådana algoritmer skulle vara mottagliga för ansiktsretuscherande applikationer. Upptäckten av rynkor/imperfektioner kan göra att dessa hudfunktioner kan bearbetas annorlunda än den omgivande huden utan mycket användarinteraktion. För detektion används Gabor-filtersvar tillsammans med strukturorienteringsfält som bildfunktioner. En dubbelmodal Gaussian blandningsmodell (GMM) representerar distributioner av Gabor funktioner av normal hud kontra hud defekter. Sedan används en Markov slumpmässig fältmodell för att införliva de rumsliga sambanden mellan angränsande pixlar för deras GMM-fördelningar och texturorienteringar. En algoritm för förväntan-maximering klassificerar sedan hud kontra hud rynkor/imperfektioner. När det upptäcks automatiskt tas rynkor/imperfektioner bort helt istället för att blandas eller suddas ut. Vi föreslår en exemplar-baserad begränsad textursyntes algoritm för att färga oregelbundet formade luckor kvar genom avlägsnande av upptäckta rynkor/imperfektioner. Vi presenterar resultat utförda på bilder nedladdade från Internet för att visa effektiviteten av våra algoritmer. Index Terms-Facial rynkor, hudbrister, Markov slumpmässiga fält, Gaussian blandning modell, Gabor funktioner, textur orientering fält.
I experimentet, en bimodal Gaussian Blandning Modell (GMM) beskrev fördelningen av normal hud vers hud ofullkomlighet av Gabor funktioner REF.
Detection and Inpainting of Facial Wrinkles Using Texture Orientation Fields and Markov Random Field Modeling
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}