4.0 實驗設計、實作與量測
基於前項研究方法中的設定,實驗將分別於Matlab與VC兩平台上進行,將於下依序詳述。
4.1 Matlab環境中的測試工作
第一套程式的操作方式,於其發佈網頁中有詳細的說明與範例,僅須依序確實操作即可得到輸出成果。簡單敘述如下:
本階段實驗將使用BU-3DFE影像資料庫內的三張人臉,以及程式所提供的三種演算法進行交叉變形。
第二套程式的操作方式,同樣於其發佈網頁中有詳細說明。簡單敘述如下:
本階段實驗將使用BU-3DFE與CMU-PIE兩組影像資料庫內的人臉,由於本程式未提供不同演算法以供選取,因此將就BU-3DFE部份的變形成果與第一套程式的成果進行比較。
根據前一階段中測試的結果,並與指導學長討論後,選定以RBF的影像變形應用作為本次程式撰寫的核心技術。
RBF(Radial Basis Function)若以數學函式表示,可寫為的形式。其中x為輸入之資料,而f(x)則為對應之輸出結果。h(x)為一個計算影響程度或出現機率的函式(例如常見的Gaussian Function),可由使用者自行定義。w為影響力權重,通常需由一定數量的訓練資料輸入RBF進行計算後,方能求得滿足或最接近正確答案的權重組合。
此方法若應用於影像處理技術上,我們可以將已知的特徵點座標對應組合視為訓練資料,透過計算求得符合需求的RBF,再將整張圖片各個像素的座標依序輸入,即可求得經由此RBF轉換後所得的圖片中各像素的座標索引資訊,再套入對應之色碼資訊後,即可實現影像變形的工作。
程式將分別以forward warping與backward warping的方式進行撰寫以交叉比對其運作效能。
A. Forward warping
B. Backward warping