[发明专利]3D人脸生成控制方法、装置、计算机设备及存储介质在审
申请号: | 201910064450.X | 申请日: | 2019-01-23 |
公开(公告)号: | CN111476878A | 公开(公告)日: | 2020-07-31 |
发明(设计)人: | 眭一帆 | 申请(专利权)人: | 北京奇虎科技有限公司 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06K9/00 |
代理公司: | 北京市立方律师事务所 11330 | 代理人: | 刘延喜 |
地址: | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生成 控制 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种3D人脸生成控制方法,其特征在于,包括下述步骤:
获取目标用户的人脸图像信息,其中,所述人脸图像信息包括与所述目标用户相对应的若干脸部图片;
根据所述若干脸部图片进行人脸关键点提取生成人脸关键点坐标信息;
根据预设的3D场景的标准纹理坐标信息和所述坐标信息创建与所述目标用户相对应的3D人脸。
2.根据权利要求1所述的3D人脸生成控制方法,其特征在于,所述获取目标用户的人脸图像信息的步骤,包括如下述步骤:
获取预设的人脸角度数据列表,其中,所述人脸角度数据列表包括不同角度的角度信息;
根据所述角度信息采集所述目标用户的脸部不同角度的至少两张脸部图片。
3.根据权利要求2所述的3D人脸生成控制方法,其特征在于,所述根据所述若干脸部图片进行人脸关键点提取生成人脸关键点坐标信息的步骤,包括如下述步骤:
将所述至少两张脸部图片输入至预设的深度学习人脸关键点检测模型中,所述人脸关键点检测模型是训练至收敛的卷积神经网络模型;
获取所述人脸关键点检测模型输出的所述人脸关键点坐标信息。
4.根据权利要求2所述的3D人脸生成控制方法,其特征在于,所述根据预设的3D场景的标准纹理坐标信息和所述坐标信息创建与所述目标用户相对应的3D人脸的步骤,包括如下述步骤:
将所述至少两张脸部图片进行拼接融合生成3D人脸模型;
根据所述标准纹理坐标信息和所述坐标信息对所述3D人脸模型进行调整处理生成3D人脸。
5.根据权利要求1所述的3D人脸生成控制方法,其特征在于,所述根据预设的3D场景的标准纹理坐标信息和所述坐标信息创建与所述目标用户相对应的3D人脸的步骤之后,还包括如下述步骤:
获取所述目标用户的身份信息;
根据所述身份信息与所述3D人脸进行结构化处理生成目标存储数据并存储至预设的结果数据库中。
6.根据权利要求5所述的3D人脸生成控制方法,其特征在于,所述获取所述目标用户的身份信息的步骤,包括如下述步骤:
获取所述目标用户的人脸图像;
将所述人脸图像输入至预设的人脸识别模型中,其中,所述人脸识别模型为训练至收敛的卷积神经网络模型;
获取所述人脸识别模型输出的所述目标用户的身份信息。
7.根据权利要求5所述的3D人脸生成控制方法,其特征在于,所述根据所述身份信息与所述3D人脸进行结构化处理生成目标存储数据并存储至预设的结果数据库中的步骤,包括如下述步骤:
通过线程建立根据所述身份信息与所述3D人脸进行结构化处理生成目标存储数据并存储至预设的结果数据库中的待执行任务;
检测所述待执行任务之后的任务队列中是否存在优先级高于所述待执行任务的操作任务;
当所述任务队列存在优先级高于所述待执行任务的操作任务时,优先执行所述操作任务至所述操作任务执行完毕后回调执行所述待执行任务。
8.一种3D人脸生成控制装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取目标用户的人脸图像信息,其中,所述人脸图像信息包括与所述目标用户相对应的若干脸部图片;
第一处理模块,用于根据所述若干脸部图片进行人脸关键点提取生成人脸关键点坐标信息;
第一执行模块,用于根据预设的3D场景的标准纹理坐标信息和所述坐标信息创建与所述目标用户相对应的3D人脸。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述3D人脸生成控制方法的步骤。
10.一种存储有计算机可读指令的存储介质,所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述3D人脸生成控制方法的步骤。
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