[发明专利]基于人脸识别的修改图片的方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于人脸识别的修改图片的方法，其特征在于，包括：

接收到用户发出的修改图片的指令后，提取视频中的人脸图像，所述指令中包括待加载在所述人脸图像上的对象；

根据公式：y＝18.75x²-135x+116.25，计算所述人脸图像的偏转角度，并调用数据库中与所述对象对应的3D模型，其中y表示向左偏转的偏转角度，x表示人脸图像中左边器官尺寸与对应的右边器官尺寸的比例值；

将所述3D模型按照所述偏转角度进行投影，得到替换图片；

将所述替换图片加载在所述人脸图像上。

2.如权利要求1所述的基于人脸识别的修改图片的方法，其特征在于，所述3D模型为人脸3D模型，所述将所述3D模型按照所述偏转角度进行投影，得到替换图片的步骤，包括：

将所述人脸图像进行预处理后，输入到训练后的表情识别模型中识别，以获取所述人脸图像的表情；

获取所述人脸3D模型的第一特征点以及所述表情对应的调整矩阵，其中，表情以及调整矩阵的对应关系是预先设置的；

将所述第一特征点乘以所述调整矩阵，得到所述第二特征点；

将所述第二特征点映射在所述人脸3D模型上，控制所述人脸3D模型模拟出所述表情；

将模拟出所述表情的所述人脸3D模型旋转所述偏转角度的度数后，映射在未旋转时所述人脸3D模型的背面以进行投影，得到替换图片。

3.如权利要求1所述的基于人脸识别的修改图片的方法，其特征在于，所述3D模型为人脸3D模型，所述将所述3D模型按照所述偏转角度进行投影，得到替换图片的步骤，包括：

将所述人脸图像输入到预设的器官识别模型中，得到所述人脸图像中的第一器官；

将所述第一器官与预设的常态下的第二器官根据色素差建立同样行列数的矩阵，分别得到第一矩阵和第二矩阵；

将所述第一矩阵减去第二矩阵，得到矩阵差；

计算所述矩阵差的秩；

调用预设的秩与面部动作的对应关系，根据所述矩阵差的秩获取所述第一器官对应的面部动作；

控制所述人脸3D模型的各个器官模拟出所述面部动作；

将模拟出所述面部动作的所述人脸3D模型旋转所述偏转角度的度数后，映射在未旋转时所述人脸3D模型的背面以进行投影，得到替换图片。

4.如权利要求1所述的基于人脸识别的修改图片的方法，其特征在于，所述将所述替换图片加载在所述人脸图像上的步骤，包括：

获取终端的属性信息中的显示屏的尺寸大小以及所述人脸图像在播放界面占显示屏的比例；

模拟将所述人脸图像加载在播放界面上，计算播放界面中所述人脸图像的尺寸大小；

计算所述人脸图像的尺寸大小与预设的标准尺寸大小之间的比例；

将所述替换图片按照所述比例进行缩放处理；

将所述缩放处理后的替换图片加载在所述人脸图像上。

5.如权利要求1所述的基于人脸识别的修改图片的方法，其特征在于，所述接收到用户发出的修改图片的指令后，提取视频中的人脸图像的步骤，包括：

接收到用户发出的替换人脸的指令后，采集视频中的帧图片；

将所述帧图片输入到预设的人脸识别模型中，输出得到所述人脸图像。

6.如权利要求5所述的基于人脸识别的修改图片的方法，其特征在于，所述将所述帧图片输入到预设的人脸识别模型中，输出得到所述人脸图像的步骤之前，包括：

将训练集中的多个包含有人脸图像的图片输入到预设的神经网络模型进行训练，得到用于识别出图片中的人脸的神经网络模型作为所述人脸识别模型。

7.如权利要求1所述的基于人脸识别的修改图片的方法，其特征在于,所述将所述替换图片加载在所述人脸图像上的步骤之后，包括：

获取所述对象的属性信息；

判断所述属性信息是否是脸部信息；

若是，将所述人脸图像删除。