线条风格肖像画是一种描绘人物形象的绘画方式,以简洁抽象的线条生动形象的勾画出人物的姿态表情,是一种特殊别样的艺术表现形式,一直以来都受到人们的热烈追捧。线条风格肖像画的绘制往往需要具有一定的专业知识以及经过专业训练的人员来完成,并且绘制过程需要经过画家的仔细观察耗时耗力。随着计算机视觉技术方法的不断进步,使用计算机来模拟人类绘画逐渐成为了一个热点问题,目前主流的算法所生成的线条画效果较复杂,不利于机器人机械臂绘图。针对这个问题本文做了以下工作:1.本文提出了一种基于语义分割的简洁线条肖像画生成方法（Concise Line Portrait Generation Based on Semantic Segmentation,CLPG-SS）,首先,对人脸图像进行语义分割,将人脸划分为不同的区域,基于不同区域提取边缘轮廓与五官细节线条,进行边缘切向流优化,从而加强方向信息;在此基础上,利用线条图来生成调和图像,并利用优化后的边缘切向流、人脸语义分割结果以及调和图像,针对不同的分割区域调整线条提取方法的参数,实现对细节无关区域的线条过滤和细节重点区域的线条加强,生成简洁线条肖像画。实验结果表明,本文提出的CLPG-SS方法能够有效提取人脸主轮廓线条,并针对不同区域实现了对细节线条的针对性调节,提高了机器人机械臂的绘制效率。2.对使用神经网络的线条提取方法进行了研究,提出了基于注意力残差模块生成对抗网络的简洁线条肖像画生成方法DA-UNIT。该方法融合了VAE、GAN和注意力机制,将空间位置注意力机制和通道注意力机制加入到VAE的编码解码网络中,提高了网络的特征表示能力,注意力机制的加入扩大了卷积核的感受野。经过跟Gatys神经风格迁移方法和Pix2Pix方法进行比较,以及注意力机制的消融实验,表明DA-UNIT方法能够更好的保证提取线条的连贯性。3.结合本文所提出的两种线条肖像生成方法开发了一套简洁线条风格肖像生成系统,该系统使用C++、Pytorch和Open CV开发实现线条风格肖像的生成,并通过连接机械臂的方式在画板上绘制出来,设计了更加拟人的机械臂轨迹规划,使得绘画的过程更符合人们的绘画习惯,最终达到了实时采集人脸图像并快速绘制简洁线条风格肖像画的目的。