[发明专利]一种虚拟人物表情驱动方法及系统

权利要求书

1.一种虚拟人物表情驱动方法，该方法包括以下步骤：

(1)采集人类面部表情的色彩信息和深度信息；

(2)合成所述人类面部表情深度与色彩信息，并提取关键信息节点；

(3)将所述关键信息节点与之前学习的人类面部表情模板进行分析对比，以将实际人类面部表情数字化为一个权重数值，并传输至中间件；

(4)中间件对所述权重数值进行标准化处理，并进行优化处理降低数据传输延时，输出至相应引擎端口；

(5)将经过处理的权重数据驱动虚拟人物表情变化。

2.根据权利要求1所述的方法，所述关键信息节点包括但不限于嘴角、鼻尖的人类面部表情特征点，根据关键信息节点通过空间拓扑关系鉴别人类面部表情。

3.根据权利要求1所述的方法，所述步骤(3)之前，采用人工智能的机器学习方式学习人类面部表情内容得到人类面部表情模板并存储于云端存储器以便后续调用。

4.根据权利要求3所述的方法，所述采用人工智能的机器学习方式学习人类面部表情内容得到人类面部表情模板是指：根据采集的人类面部表情深度信息，捕捉人脸的特征点，并且和训练集中的表情特征集比较，得到人脸所有变形组织的变形度量，并且结合时间，形成表情关键帧，该表情关键帧的组合用于在另一个模型上复现人脸表情。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，所述权重数值是指在0-1区间，展示不同人类面部表情的动画状态值。

6.一种虚拟人物表情驱动系统，该系统包括：色彩摄像机、深度摄像机、关键信息节点提取模块、表情对比分析模块、中间件模块、引擎驱动模块；

所述色彩摄像机采集人类面部表情的色彩信息；

所述深度摄像机采集人类面部表情的深度信息；

所述关键信息节点提取模块合成所述人类面部表情深度与色彩信息，并提取关键信息节点；表情对比分析模块将所述关键信息节点与之前学习的人类面部表情模板进行分析对比，以将实际人类面部表情数字化为一个权重数值，并传输至中间件模块；

所述中间件模块对所述权重数值进行标准化处理，并进行优化处理降低数据传输延时，输出至相应引擎端口；

引擎驱动模块将经过处理的权重数据驱动虚拟人物表情变化。

7.根据权利要求6所述的系统，所述关键信息节点包括但不限于嘴角，鼻尖的人类面部表情特征点，根据关键信息节点通过空间拓扑关系鉴别人类面部表情。

8.根据权利要求6所述的方法，该系统还包括：人脸表情深度学习训练模块、云端存储器，所述人脸表情深度学习训练模块采用人工智能的机器学习方式学习人类面部表情内容得到人类面部表情模板并存储于云端存储器以便后续调用。

9.根据权利要求8所述的系统，所述人脸表情深度学习训练模块根据采集的人类面部表情深度信息，捕捉人脸的特征点，并且和训练集中的表情特征集比较，得到人脸所有变形组织的变形度量，并且结合时间，形成表情关键帧，该表情关键帧的组合用于在另一个模型上复现人脸表情。

10.根据权利要求9所述的系统，所述人脸表情细分为72种；

所述表情对比分析模块根据人脸肌肉群的位移，与之前学习的人类面部表情模板进行分析对比，得到不同的权重数值；

所述引擎驱动模块根据不同的权重数值，找到与其最相近的表情，从而驱动虚拟人物的面部表情变化。