本發(fā)明涉及模式識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及一種動(dòng)漫人物人臉?biāo)阉鞣椒ā?/p>

背景技術(shù)：

常規(guī)的動(dòng)漫人物人臉?biāo)阉髡故痉椒ㄊ巧汕ё內(nèi)f化的動(dòng)漫人物人臉圖像，對(duì)千萬(wàn)種動(dòng)漫人物人臉進(jìn)行標(biāo)注唯一標(biāo)識(shí)，當(dāng)搜索動(dòng)漫人物人臉屬性特征的時(shí)候，根據(jù)搜索條件進(jìn)行大數(shù)據(jù)查詢，對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行展示。目前出現(xiàn)關(guān)于動(dòng)漫人物人臉?lè)矫娴姆椒?，都是處理?dòng)漫人物人臉造型設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)人臉動(dòng)漫的形象化等。

然而此常規(guī)動(dòng)漫人物人臉?biāo)阉鞣椒?，雖然簡(jiǎn)單直接搜索，沒(méi)有復(fù)雜的搜索方法，但是面對(duì)搜索動(dòng)漫人物人臉大數(shù)據(jù)時(shí)，查詢數(shù)據(jù)量大，查詢效率低的缺陷。而且動(dòng)漫人物人臉查詢個(gè)性化不強(qiáng)，因?yàn)槊總€(gè)動(dòng)漫人物人臉都是組合成品，沒(méi)辦法根據(jù)各個(gè)動(dòng)漫人物人臉部件進(jìn)行個(gè)性化組合搜索。

因此，需要對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種動(dòng)漫人物人臉?biāo)阉鞣椒跋到y(tǒng)，用于解決存在查詢數(shù)據(jù)量大，查詢效率低，動(dòng)漫人物人臉查詢個(gè)性化不強(qiáng)的缺陷。

為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，達(dá)到上述技術(shù)效果，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)。

定義人臉多個(gè)部件的多個(gè)屬性值，根據(jù)該多個(gè)部件和該多個(gè)屬性值生成矩陣；根據(jù)用戶的搜索條件對(duì)相應(yīng)的矩陣元素進(jìn)行賦值，得到初步隨機(jī)賦值集合記為aij；根據(jù)所述初步隨機(jī)賦值集合，得出該矩陣元素的其他可能值集合記為bij，其中該其他可能值集合與所述初步隨機(jī)賦值集合兩兩互異；

根據(jù)aij和bij的屬性關(guān)系確定所述矩陣元素的值使得aij∈bij，則所述矩陣元素賦值完成；否則，搜索條件錯(cuò)誤。

優(yōu)選地，矩陣元素所屬列的其他元素賦值為0。

優(yōu)選地，矩陣元素的賦值范圍為1～10。

優(yōu)選地用戶的搜索條件對(duì)相應(yīng)的矩陣元素進(jìn)行賦值，得到初步隨機(jī)賦值集合記為aij的具體方式為設(shè)定部分元素屬性值為0，根據(jù)搜索條件得出其他元素的屬性值。

如上所述，本發(fā)明的動(dòng)漫人物人臉?biāo)阉鞣椒跋到y(tǒng)方便用戶在以可視化定制對(duì)象為基礎(chǔ)的動(dòng)漫部件庫(kù)中快速查找出符合描述的人臉圖案，對(duì)組成人臉的11個(gè)部件極其屬性描述數(shù)值化，并使之與矩陣對(duì)應(yīng)；給中給出了隨機(jī)列出符合要求的人臉圖形的方法，對(duì)圖形搜索進(jìn)行了第一次提速；并考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)與矩陣的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)圖形搜索進(jìn)行了第二次提速該方法在查詢效率上相對(duì)常規(guī)搜索有很大提升，在個(gè)性化查詢相比常規(guī)搜索有很大豐富，在應(yīng)用場(chǎng)景相比常規(guī)搜索有很大擴(kuò)展。

根據(jù)動(dòng)漫人物人臉快速搜索方法，可以應(yīng)用到動(dòng)漫人物人臉設(shè)計(jì)制作軟件，可以應(yīng)用到動(dòng)漫人物人臉游戲之中，也可以應(yīng)用到動(dòng)漫人物人臉設(shè)計(jì)素材平臺(tái)。讓用戶可以在不同的終端(電腦、手機(jī)、平板)進(jìn)行快速搜索動(dòng)漫人物人臉。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明的動(dòng)漫人物搜索方法示意圖；

圖2是本發(fā)明的搜索條件入口示意圖；

圖3是本發(fā)明的分類名稱入口示意圖；

圖4是本發(fā)明的搜索結(jié)果示意圖；

圖5是本發(fā)明的組合查詢?nèi)肟谑疽鈭D；

圖6是本發(fā)明的組合查詢結(jié)果示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

如圖1所示本發(fā)明搜索方法包括：1、矩陣生成人臉圖像共11個(gè)部件，每個(gè)部件有1～20個(gè)屬性，每個(gè)屬性取值范圍為1～10。要求：輸入一個(gè)搜索條件，輸出符合條件的圖像50張。

設(shè)元素表示第i個(gè)部件的第j個(gè)屬性，則每幅圖像均有一個(gè)11～20的矩陣記錄各個(gè)部件的屬性值，即其中，若第i個(gè)部件不存在第j個(gè)屬性值，aij＝0固定不變。剩余的元素取值范圍為1～10。矩陣的第i行代表第i個(gè)部件的所有屬性取值，矩陣的第j列代表第j個(gè)屬性在所有部件上的取值。每給出一組矩陣賦值，則相應(yīng)的得到一副圖像。相反，每給出一副圖像，就相應(yīng)得到一個(gè)矩陣。

已知搜索條件為一副圖中某個(gè)屬性的屬性和>,<,或＝某個(gè)值。表現(xiàn)在矩陣上，即為某列元素的取值和>,<,或＝某個(gè)值。

2、模型初步

以屬性1為例，假設(shè)屬性1為善良，則矩陣中第一列元素的取值反映圖像的善良值。若搜索條件為善良值＝19，則要求第一列元素的取值和為19，即＝19.

假設(shè)第一列中元素(a4,1,a5,1,…a11,1)為零，則第一列中可變?cè)刂籪f有a2,1、a3,1這3個(gè)元素。以下為使得a1,1+a2,1+a3,1＝19的具體方法：

首先取a1,1的值，從(1，19-2*10＝-1)中取最大值作為a1,1的最小值，即1；從(10，19-2*1＝17)中取最小值作為a1,1的最大值，即10。綜上，1≤a1,1≤10。隨機(jī)給出一個(gè)值滿足上述條件，假設(shè)為3，則a1,1＝3。此時(shí)，題目變成使得a2,1+a3,1＝19-3＝16

接著取a2,1的值，從(1，16-1*10＝6)中取最大值作為a2,1的最小值，即6；從(10，16-1*1＝15)中取最小值作為a2,1的最大值，即10。綜上，6≤a2,1≤10。隨機(jī)給出一個(gè)值滿足上述條件，假設(shè)為9，則a2,1＝9，進(jìn)一步知a3,1＝19-9＝5。

3、模型改進(jìn)

對(duì)圖庫(kù)中人臉的部件屬性進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，給出每個(gè)元素的可能取值，并建立集合與變量aij對(duì)應(yīng)，記做bij。集合bij中包括了aij可能取到的所有值，并且兩兩互異，按從小到大的順序進(jìn)行排列，有可能不連續(xù)。若aij＝0，則bij＝φ為空集。由于aij的值只能從集合bij中取，所以，模型初步中的隨機(jī)取值可能不存在相應(yīng)的圖像，另外，越靠前進(jìn)行抽取的變量可選范圍越大，基于以上兩點(diǎn)，對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)。

要求使得a1,1+a2,1+a3,1＝19，同時(shí)，b1,1＝(1,2,4,7,9,10)，b2,1＝(2,4,6,7,8)，b3,1＝(1,9)，則b1,1中含有6個(gè)值，記做b1,1＝6，同理，b2,1＝5，b3,1＝2。按照bi,j由小到大的順序確定aij的取值，所以依次為a3,1，a2,1，a1,1。首先確定a3,1的值，mina3,1＝max(1,和值-剩余變量數(shù)*10)＝max(1,19-2*10)＝1；maxa3,1＝min(10,和值-剩余變量數(shù)*1)＝min(10,19-2*1)＝min(10,17)＝10。則1≤a3,1≤10，從b3,1中隨機(jī)抽取一個(gè)數(shù)，假設(shè)為9，則a3,1＝9，且問(wèn)題變?yōu)槭沟胊1,1+a2,1＝10。接著確定a2,1的值，mina2,1＝max(1,和值-剩余變量數(shù)*10)＝max(1,10-1*10)＝1；

maxa2,1＝min(10,和值-剩余變量數(shù)*1)＝min(10,10-1*1)＝min(10,9)＝9。則1≤a2,1≤9，從b2,1中隨機(jī)抽取一個(gè)數(shù)，假設(shè)為8，則a2,1＝8，a1,1＝2∈b1,1。

觀察可知，a2,1＝2，4，7時(shí)，因此a2,1第一次取值失敗的話，第一次取值時(shí)要從b2,1中去掉第一次取的值后再隨機(jī)抽取。如果取遍b2,1后仍無(wú)法找到滿足a1,1∈b1,1的值，則需要重新選取a3,1的值，即從b3,1中去掉9后再隨機(jī)選取。綜上，無(wú)法滿足a1,1∈b1,1時(shí)，需一次修改前一個(gè)值，但此可能性隨著數(shù)據(jù)的增多而減少，同時(shí)，數(shù)據(jù)較少時(shí)計(jì)算次數(shù)也少。

最終，取遍所有變量的取值仍無(wú)法滿足a1,1∈b1,1時(shí)，則該搜索條件下滿足的圖形為空集.

4、模型的完成

在對(duì)屬性1中的所有變量(例子中為a1,1、a2,1、a3,1)成功賦值后，對(duì)于該列中其他非變量(即恒為零的變量)，可對(duì)所有滿足該值為零的圖形隨機(jī)抽取，從而構(gòu)成一幅完整的符合要求的圖像。

基于以上方法，用戶可調(diào)用部件庫(kù)的素材進(jìn)行動(dòng)漫創(chuàng)作，幾分鐘內(nèi)即可創(chuàng)作出符合劇本人物性格的創(chuàng)意動(dòng)漫角色的初步方案，并可進(jìn)一步在軟件中進(jìn)行其造型特征的微調(diào)，直到獲得理想的動(dòng)漫人物圖形。

如圖2-4所示，在實(shí)際應(yīng)用中系統(tǒng)設(shè)計(jì)充分遵照了動(dòng)漫創(chuàng)作人員在素材使用上按照動(dòng)漫人物設(shè)計(jì)模式創(chuàng)作使用習(xí)慣。支持針對(duì)部件屬性查找，如選擇部件鼻子，大于善良值5后得到查詢結(jié)果，部件為鼻子善良值為>5的所有素材資源均由用戶選擇使用，屬性數(shù)值分>、<、＝三種形式，選擇符號(hào)后選擇具體數(shù)值。功能還支持多屬性查詢，如部件鼻子，屬性為善良大于4、老實(shí)小于7的條件的素材查找。查詢結(jié)果為查詢條件中匹配參數(shù)。

此外，系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上滿足了動(dòng)漫設(shè)計(jì)師對(duì)于生成一副完整的動(dòng)漫人物圖像需求，查詢組合頭像功能能夠生成一副組合素材圖像資源，在前臺(tái)上，動(dòng)漫設(shè)計(jì)人員可輸入部件屬性綜合值，例如如圖5所示輸入屬性快樂(lè)50，8個(gè)頭像部件然后通過(guò)單個(gè)素材屬性值之和，通過(guò)排列組合方法的取值范圍，系統(tǒng)搜索出可以滿足該條件的部件結(jié)果。生成一組快樂(lè)值為50的組合頭像，動(dòng)漫設(shè)計(jì)師得到該單組素材的資源位置，通過(guò)動(dòng)漫人臉矢量圖像合成功能，在的adobeillustratorcs4生成一副可設(shè)計(jì)的ai格式的資源圖。

具體地，用戶在頁(yè)面上面先選擇類別，在選擇屬性值，當(dāng)選中所需的屬性類型，然而在屬性值對(duì)話框填上所需的目標(biāo)值，點(diǎn)擊頭像組合查詢按鈕后得到如圖6所示的所需資源。

對(duì)所公開(kāi)的實(shí)施例的上述說(shuō)明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將是顯而易見(jiàn)的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開(kāi)的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。