近年來，已出現了許多臉部影像合成之應用，例如：視覺娛樂、電影動畫製作、遊戲、化妝品測試、找尋失踪人口…等。而在這當中，為了找尋失踪人口進而預測出不同年齡之人臉合成，便為我們所期望努力的方向。不同年齡人臉的合成操作成為了現今熱門的話題之一。
    在本篇論文中，我們提出一個利用人臉偵測和Log-Gabor小波的方法來合成不同年齡的人臉影像。首先，我們利用Adaboost人臉偵測的方法來抓取樣本影像中人臉的部份，然後皆將其正規化。接著，我們從找出一張與受測者人臉影像相近之目標年齡人臉影像。我們利用了Log-Gabor小波的方法將人臉影像之年齡紋理解析出，以得到分解圖像。最後，我們可以透過對於分解圖像數量的控制，有效地操作不同年齡之人臉合成。實驗結果顯示，利用本論文的方法能夠得到一個不錯的合成結果。

At present, there are many application of facial image synthesis by computer graphics such as visual entertainment, movie production, game, cosmetic examinations, and searches for missing persons, etc.  For these reason, manipulation of different age on human face become a common problem and the most popular one nowadays.

In this paper, we propose an approach for manipulating different age texture on human face base on face detection, and Log-Gabor wavelet.  First of all, Adaboost algorithm is used to get the main facial features and to normalize them into the same size and same features position of each picture.  Second, we find an appropriate target age image which is similar to subject’s image, and then we employ the properties of multi-resolution and multi-channel to extract the decomposition maps of age texture with different age on human face by using Log-Gabor wavelet.  Finally, we can effectively manipulate the different age of human face through controlling the amount of decomposition map of target age images to cover on the subject’s faces image.

Experimental results show that the aging synthesis of facial images can be generated well by using our proposed approach.

中文摘要	I
英文摘要	II
目錄	IV
圖目	VII
表目	X
第1章	緒論	1
1.1	研究背景及動機	1
1.2	研究方向及目的	2
1.3	論文架構	6
第2章	背景知識	7
2.1	邊緣偵測 (Edge Detection)	7
2.2	中值濾波器 (Median Filter)	11
2.3	人臉偵測演算法 (Face Detection)	15
2.4	Log-Gabor小波	18
第3章	人臉年齡合成系統	24
3.1	系統架構	24
3.2	前置處理	26
3.3	年齡特徵分析	28
3.4	人臉老化合成	32
3.5	人臉年輕化合成	35
3.6	討論	38
第4章	實驗結果之年齡判定	41
4.1	實驗環境：硬體與軟體設備	41
4.2	人臉資料庫	41
4.3	實驗結果之年齡判定	43
4.3.1	對比強化	43
4.3.2	年齡判定	44
第5章	結論與未來研究發展	56
5.1	結論	56
5.2	未來展望	57
參考文獻	59

圖目
圖1.1　[1]實驗結果	3
圖1.2　[2]實驗結果	3
圖1.3　[3]實驗結果	4
圖1.4　[4]實驗結果	4
圖2.1　邊緣示意圖	7
圖2.2　(a)測x方向的灰階變化。(b)測y方向的灰階變化。	9
圖2.3　Sobel邊緣偵測範例	10
圖2.4　低通濾波器(3x3)	12
圖2.5　(a)原3x3子影像。(b)經過中值濾波後的子影像	12
圖2.6　中值濾波器範例	14
圖2.7　AdaBoost演算法概念	15
圖2.8　矩形特徵	16
圖2.9　層疊分類	17
圖2.10　頻寬形狀範例	20
圖2.11　最小波長測試	21
圖2.12　頻率域中的Log-Gabor小波圖表示	22
圖2.13　空間域中的Log-Gabor小波圖實數表示。	23
圖2.14　空間域中的Log-Gabor小波圖虛數表示。	23
圖3.1　系統流程圖	25
圖3.2　AdaBoost演算法流程	27
圖3.3　分解圖像	30
圖3.4　分解圖像	31
圖3.5　目標年齡之分解圖像高頻成份	33
圖3.6　人臉合成流程圖	34
圖3.7　人臉老化合成圖	35
圖3.8　目標年齡之分解圖像高頻成份	37
圖3.9　人臉合成流程圖	37
圖3.10　人臉年輕化合成圖	38
圖3.11　(a)原始影像與膚色偵測圖。(b)邊緣取代後的結果影像。(c)改變毛髮顏色的結果影像。	40
圖4.1　自製人臉資料庫	41
圖4.1　自製人臉資料	42
圖4.2　對比強化範例圖	44



表目
表 4.1　年齡分類	45
表4.2　皺紋密度範例	47
表4.3　皺紋密度範例	48
表4.4　皺紋密度範例	49
表4.5　皺紋密度範例	50
表4.6　皺紋密度範例	51
表4.7　皺紋密度範例	52
表4.8　皺紋密度之平均值與標準差統計	53
表4.9　老化合成之年齡判定結果	54
表4.10　年輕化合成之年齡判定結果	55

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