[发明专利]一种批量生成三维人脸训练数据方法在审
| 申请号： | 201710361594.2 | 申请日： | 2017-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN108960263A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 刘鸿雁;车万毅 | 申请（专利权）人： | 北京佳士乐动漫科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100102 北京市朝阳区北四*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 人脸训练数据 三维 特征点 预处理 面部模型 面部区域 面部图像 目标模型 前期处理 人脸检测 人脸区域 剩余模型 数据采集 自动建模 自动生成 归一化 绘制 检测 | ||
【权利要求书】：
1.一种批量生成三维人脸训练数据方法，包括：数据采集；人脸检测；预处理；绘制特征点；自动建模；自动生成剩余模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据采集包括：使用视频采集设备获得带有正面人脸的二维图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸检测包括：检测采集到的二维图像中的面部区域，将符合条件的二维图像进行面部区域裁剪并进行排序整理。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：将排序整理过的面部区域图像大小调整为一致。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述绘制特征点包括：对第一张面部区域图像进行手动特征点标记，记录特征点位置信息和Haar特征，获得二维坐标特征。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动建模包括：将所述二维坐标特征与标准模型的三维坐标特征进行最小二乘，获得所述面部区域图像的三维坐标特征。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述自动建模还包括：根据所述面部区像及面部区域图像的三维坐标特征进行三维建模及贴图操作，建立所述第一张面部区域图像的三维模型。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述自动生成剩余模型包括：根据所述特征点位置信息和Haar特征快速定位剩余面部区域图像的特征点，重复操作进行自动建模。
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