[发明专利]三维表情动画生成方法及系统

说明书

一种三维表情动画生成方法，包括，通过一深度图像采集装置获取一被测人脸的RGB‑D融合图和深度点云数据；检测所述RGB‑D融合图像中的该被测人脸的人脸特征点；基于检测获得的该被测人脸的人脸特征点，获取所述深度点云数据中对应该被测人脸的人脸区域的一人脸点云；对所述人脸点云进行处理，以生成与该被测人脸相对应的一人脸模型；通过非刚体配准算法将一标准可变形模型配准于所述人脸模型，以得该被测人脸的一配准人脸模型；通过表情传输算法对所述配准人脸模型进行处理，以生成该被测人脸的一组配准基元表情模型；获取该被测人脸的实时表情数据；以及基于该实时表情数据和所述配准基元表情模型，生成与该被测人脸相对应的三维表情动画。

技术领域

本发明涉及计算机领域，更进一步的涉及一三维表情动画生成方法及系统。

背景技术

近年来，随着计算机图形学的发展，三维人脸建模技术得到了快速的发展，已经成为计算机图形学领域中的一个重要部分，在虚拟现实、影视制作、计算机辅助教学、可视电话、视频会议、医学研究、游戏娱乐等诸多方面都具有十分重要的应用价值。

虽然三维人脸建模技术在最近几年里得到了快速的发展，但是由于人脸表情的复杂性，要想建立逼真的三维人脸建模效果仍然是一项十分艰难的工作，因此建立三维人脸模型和表情动画是计算机图形学领域的一个研究热点。

随着技术发展，人们提出了多种人脸建模和表情动画的技术和方法。但是现在的方法很多是基于二维图像特征点建模的方法，使用两张正交的人脸正面照片和侧面照片合成三维人脸模型。基于二维图像特征点建模的方法通常包括以下步骤：第一步，在给定的人脸正面和侧面照片中提取出反应人脸形状特征的特征点信息；第二步，利用所获取的反应人脸形状特征的特征点信息对一般人脸模型进行修改获得特定人脸模型；第三步，使用正面照片和侧面照片中的人脸纹理信息对特定人脸模型进行纹理映射，得到虚拟三维人脸。

需要指出的是，由于基于二维图像特征点建模的方法所使用的人脸正面照片和侧面照片缺少深度信息，并且在建模过程中容易受到角度、光照、外界物品的遮挡等环境因素的影响，对三维人脸重建和动画的精度有较大影响，影响人脸建模和动画的效果。

随着科技的不断发展，人脸三维建模和表情动画势必会有更加广泛的应用，但是三维人脸建模和表情动画的精度和效果将会对人脸建模和表情动画的应用产生巨大的影响，如何提高三维人脸建模和表情动画的精度成为人脸三维建模和表情动画的发展和应用所亟待解决的问题。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一三维表情动画生成方法及系统，其中所述表情动画生成方法能够提供所生成的三维模型的表情精度和效果。

本发明的另一个目的在于提供一三维表情动画生成方法及系统，其中所述表情动画生成方法使用深度摄像模组采集人脸特征信息，能够采集人脸的深度信息。

本发明的另一个目的在于提供一三维表情动画生成方法及系统，其中所述表情动画生成方法能够快速稳定的获得人脸的特征信息。

本发明的另一个目的在于提供一三维表情动画生成方法及系统，其中所述表情动画生成方法不受角度、光照以及遮挡物遮挡等条件的影响，具有较强的稳定性。

本发明的另一个目的在于提供一三维表情动画生成方法及系统，其中所述表情动画生成方法能够在深度图像中提取人脸区域，能够提高人脸区域提取的准确性。

本发明的另一个目的在于提供一三维表情动画生成方法及系统，其中所述表情动画生成方法能够在深度图像中提取人脸区域，能够去除不必要的特征点信息，提高表情动画生成的效率。

本发明的另一个目的在于提供一三维表情动画生成方法及系统，其中所述表情动画生成方法能够使得输入的模型都能够保持一样的拓扑结构，便于后续的各种算法处理。