1.1研究目的

人像处理与变换是计算机视觉领域和图像处理领域的重要研究课题，一直受到诸多研究人员的关注。在刑侦、医疗、娱乐、信息、空间等领域中，人像的处理与变换有着广泛的应用需求。特别是，公安刑侦部门在刑事侦查过程中需要根据目击者口述信息进行人脸画像、图像拼接，以及嫌犯模糊查询；需要从单一的侧视、俯视等由监控系统获取的试点图像恢复出正面人像；需要从化妆人像识别个人身份信息；需要从失踪儿童照片预测多年后的人脸面貌，等等。在影视娱乐的多媒体特技中，真实人像与卡通人像的瞬间衰老与年轻化处理都需要有计算机的辅助实现，年龄变化以及图像重构是该研究领域中重要的研究内容，有着丰富的研究素材与极高的应用价值。

人的年龄是一个随时间变化的长期过程，在人的外部表现比较明显，如：人脸轮廓的变化、人脸皮肤的变化等。老化是一个不可避免的过程，随着年龄的增长，人脸外貌会产生很大的变化。人脸是人类视觉中最为普遍的一种模式，是人们在日常生活中相互识别和交流的重要特征和首要依据。人脸的老化过程模拟，对于提高人脸识别系统性能、寻人刑侦以及影视娱乐、人机交互、多媒体特技等方面都有着广阔的应用前景。

本题以人脸老化过程为研究对象，研究人脸老化过程中面部各种变化规律，设计相关人脸老化模拟算法，采用计算机自动模拟人脸老化过程，尝试预测不同年龄段衰退下的人脸图像。

1.2国内外研究现状分析

从上世纪七十年代至今，国内外有关人像的计算机处理研究成果很多，目前人脸年龄估计的主要方法是：对不同年龄人脸图片的训练与测试，建立一个能够对新的人脸图片进行年龄估计的模型，进而完成年龄估计与人脸仿真的工作。人脸年龄仿真主要分为两大类：

①应用计算机视觉技术，通过基于人脸图片的机器学习来模拟人脸年龄的老化（或年轻化）过程，具有代表性的方法是通过机器学习来对人脸外形和纹理建模，进而用模型来合成仿真年龄变化的人脸新图像。

②应用人体测量学理论中人脸老化（或年轻化）的模型，这个过程通过改变实验所获得的人脸外貌模型的物理测量数据来实现。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究（设计）的基本内容

①研究利用条件对抗式自动编码器进行人脸老化、退龄的有效算法；