1. 研究目的与意义（文献综述）

随着人们生活水平的提高，当今人们也越来越重视和丰富自己的精神生活，进而也促进了文化娱乐产业增长率的上升。近年来伴随着移动网络和手机的快速发展，特别是互联网的蓬勃发展，数字娱乐凭借其独特的优势在产业内的规模越来越大，已经逐渐成为了人们生活中不可或缺的一部分。作为数字娱乐领域的核心部分，动漫产业近年来得到了快速发展，如今已占领了大量的电影和电视剧市场。卡通作为动漫产业的主要部分，也得到了广泛的发展。现如今，卡通的应用非常的广泛，其在影视动画、娱乐游戏、视频会议、手机彩信、个性化贺卡、手机通讯等方面都有着很广泛的应用空间。

人脸具有较强的辨识性和独特性，其在人类不同的个体之间的差异最显著。而人脸对应的卡通同样能保持人脸的独特性，相对之下卡通人脸比真实人脸更具有创造性，它可以根据人脸某些比较有特点的部位进行夸张，从而得地更幽默的效果。但是对应普通大众来说，获得效果较佳的卡通效果还是很困难的。

计算机技术和人工智能的发展，使得人们通过计算机来生成自己的卡通成为可能。目前主流的方法是使用相关的算法利用计算机自动合成卡通画，但是，如果让计算机自动生成和真实人脸相似性较大的卡通，其难度非常大。目前人们在卡通化方面的研究，其算法较为复杂且效果较差。为了改善这个问题，如果在卡通生成时加入控制和干预，即采用交互的方式来完成，这将使得获得的结果更加符合人们的心意。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的基本内容

本文的主要研究内容如下

1、提出了一种基于特征点定位的交互式卡通画合成方法,即在卡通画生成过程中主要面部器官合成是通过特征点分块并利用块匹配、块合成方法得到,头发提取及面部区域提取采用交互式分割的方式实现,对于因遮挡等原因导致自动合成时效果不好的卡通眉毛、轮廓部分提供了交互式修正

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅文献，初步了解gan的运行过程，完成开题报告，制定论文撰写计划
4-6周：进一步学习有关方面的论文以及理论知识，加强对gan的理解，做到能够明白每个步骤的原理和意义
7-10周：对网上学习了解到的代码进行运行试验，是在独立完成初步代码

11-13周：进行自主的编码和测试，对发现的问题及时进行解决

14-15周：论文定稿，对格式等方面进行修改、校正，做好答辩准备

4. 参考文献（12篇以上）

[1]levi g, hassner t. age and gender classification using convolutional neural networks[c]// proceedings of the ieee conference on computer vision and pattern recognition workshops. washington, d.c.: ieee, 2015:34-42.

[2]he k, zhang x, ren s, et al. deep residual learning for image recognition[j]. 2015:770-778.

[3]t. hassner, s. harel, e. paz, and r. enbar. effective face frontalization in unconstrained images. proc. conf. comput. vision pattern recognition, 2015. 5, 6