人脸替换是图像识别和应用的一个实例,它是通过图像处理技术来对图像中的人脸信息进行替换,以达到类似于变脸的效果。人脸替换技术在影视创作、游戏设计、图像处理、刑事侦查中都有着重要的作用。本文通过对人脸替换技术方面的技术进行分析,并对人脸替换算法在实现过程中涉及到的人脸识别、特征提取、特征融合、肤色替换以及人脸替换等技术进行研究,对人脸替换的效果进行比较,应用深度学习算法来对人脸替换过程中存在的问题进行优化,并完成对静态图片中的人脸进行自动替换。深度神经网络在图像处理中的应用是当前的一个热点,用来实现对更复杂的信息进行处理,针对传统的人脸替换方法存在的不足,本文提出基于多层深度卷积网络的人脸融合方法,主要研究内容和创新点如下:传统的人脸替换技术在处理人脸替换的方法中,精确度低、真实性差,对于人脸的五官检测和提取效果不是很好,并且在人脸融合后的效果不是十分理想,同时在处理人脸面部遮挡、光照不清晰等因素的影响,导致人脸替换的效果不是很好。本文将结合经典的“三庭五眼”模型来提取人脸的面部特征、人脸姿态等数据,并将其形成特征数据库,用作为深度预测模型的数据集,并搭建深度卷积模型来对特征进行分析;本文提出基于三层神经网络模型的人脸替换算法,分别用来对各个环节人体特征和姿态进行预测和处理,第一阶段用来对图像中的人脸面部特征进行训练,并对进行人脸对齐或者姿态估计;第二阶段则对第一阶段的数据进行比较和特征融合,从而得到一个准确度较高和真实性较高的人脸替换图像;第三阶段神经网络则是用来对头部姿态估计,以便更好的实现人脸替换;将本文研究的人脸替换算法同传统的主动表观模型算法进行比较,分析本算法的可行性以及它在图像替换处理方面的效果。通过实验比较,本文提出的算法在人脸替换上具有更高的准确度、真实感更强且实现起来比较容易,具备很好的人脸替换效果和较高的鲁棒性。