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Semantic portrait color transfer with internet images

机译：互联网图像的语义肖像色彩转移

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We present a novel color transfer method for portraits by exploring their high-level semantic information. First, a database is set up which consists of a collection of portrait images download from the Internet, and each of them is manually segmented using image matting as a preprocessing step. Second, we search the database using Face++ to find the images with similar poses to a given source portrait image, and choose one satisfactory image from the results as the target. Third, we extract portrait foregrounds from both source and target images. Then, the system extracts the semantic information, such as faces, eyes, eyebrows, lips, teeth, etc., from the extracted foreground of the source using image matting algorithms. After that, we perform color transfer between corresponding parts with the same semantic information. We get the final transferred result by seamlessly compositing different parts together using alpha blending. Experimental results show that our semantics-driven approach can generate better color transfer results for portraits than previous methods and provide users a new means to retouch their portraits.
机译：通过探索肖像的高级语义信息，我们提出了一种新颖的肖像颜色转移方法。首先，建立一个数据库，其中包含从Internet下载的肖像图像的集合，然后使用图像遮罩作为预处理步骤对每个肖像进行手动分割。其次，我们使用Face ++搜索数据库，以查找与给定源肖像图像具有相似姿势的图像，然后从结果中选择一个令人满意的图像作为目标。第三，我们从源图像和目标图像中提取肖像前景。然后，系统使用图像抠像算法从提取的源前景中提取语义信息，例如脸，眼，眉毛，嘴唇，牙齿等。之后，我们在具有相同语义信息的相应部分之间执行颜色转换。通过使用alpha混合将不同部分无缝组合在一起，我们得到了最终的传输结果。实验结果表明，与以前的方法相比，我们的语义驱动方法可以为肖像生成更好的颜色转移结果，并为用户提供一种修饰肖像的新方法。

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