随着摄像活动的普及,图像编辑技术是目前计算机领域的一个研究热点,有关人脸方面的图像处理尤其重要。目前,人脸识别技术、人脸特征点定位技术、人脸姿态评估技术等等,已经成为各大高校和科研机构的研究重点。人脸替换技术是近些年的一种新兴技术,在隐私保护和娱乐方面有着很重要的应用价值。提出一种基于视频的自动人脸替换系统,该系统利用原视频片段中的使用者人脸替换目标视频片段中的表演者人脸,基于2D人脸模型,整个替换过程不需要人机交互,不需要额外的相关表情数据库驱动。主要处理模块分五部分,分别是人脸关键点定位模块、人脸表情匹配模块、人脸肤色转换模块、人脸变形模块以及人脸融合模块。本文主要有以下三个创新点:提出一种人脸表情匹配策略,基于新构建的联合表情和动作的匹配规则,依据目标视频片段中的表演者表情变化对原视频片段进行重新构建。保证匹配之后的原视频片段中的人脸表情和目标视频片段中的人脸表情具有人脸姿态一致性和人脸运动一致性。提出一种人脸肤色转移算法,根据特征点定位结果指定图像需要肤色变换的区域,在YCbCr色彩空间内,初次获得肤色区域,实现肤色数据的初次提取。利用在Lab空间中肤色分量的分布特性,实现对纯肤色信息的精确提取。通过对应的转换规则,实现对肤色的转换。经过肤色传递,目标视频片段中的表演者肤色与原视频片段中的人脸肤色呈现一致性,提升了最后的人脸融合效果。提出从局部到全局的人脸变形策略,以表情对齐后的视频片段数据为前提,根据已知特征点位置,利用三角剖分算法得到一系列的人脸局部三角形,分别得到原视频和目标视频对应的两组三角形集合,对每对三角形利用仿射变换方法,分别对人脸某一局部区域进行变形,最终实现人脸的整体变形。人脸变形之后,利用原始特征点生成最优融合边界,提升人脸融合自然性。从实验结果可以看出,替换后的视频片段效果自然,整个处理过程不需要额外的人机交互,降低系统使用的操作复杂度,说明了该系统的实用性。该人脸替换系统不依赖3D人脸模型,不要求原视频片段和目标视频片段中的人脸表情逐帧之间具有相似性,具有处理简易性和效果鲁棒性。对人脸替换技术的发展特别是视频中运动人脸的替换技术有一定的理论和实用价值。