[发明专利]基于三维人脸模型的人脸图像生成方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供一种基于三维人脸模型的人脸图像生成方法、装置及存储介质，包括：在目标空间进行入射光方向采样，获取采样数据并根据确定的采样方向模拟真实场景中的光照分布；依次使用从所述采样方向入射的平行光源绘制人脸三维模型，获取模型基纹理；根据目标空间的新光照分布计算组合系数，并根据所述组合系数对所述模型基纹理进行线性组合，获得新光照条件下的人脸纹理；将所述人脸纹理映射到所述人脸三维模型，并根据给定的姿态投影生成新的人脸图像；通过上述方式，可以快速生成任意光照、姿态下对应的人脸图像，从而构建高质量人脸图像库。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，具体而言，涉及一种基于三维人脸模型的人脸图像生成方法、装置及存储介质。

背景技术

随着传感技术的发展，采集高精度人脸三维模型已经成为现实，基于采集的三维人脸模型，根据计算机绘制技术生成新光照、新姿态下的人脸图像以构建大规模、高质量的人脸图像库，可为人脸识别深度神经网络的训练提供充足数据，是提高人脸识别准确率的有效手段。但是，真实应用中人脸姿态和场景光照变化多端，若要构建具有丰富光照、姿态种类的人脸图像库，需要极大的绘制计算量。

已有基于三维模型的人脸图像生成工作大多集中在人脸绘制方法的研究上，重点关注如何生成具有高度真实感的人脸绘制效果，如：专利CN201710172936.6提出一种层状机构人脸模型的真实渲染方法，可得到较为真实的绘制结果；专利CN201610940958.8提出了一种基于Hermite插值神经网络回归模型的人脸面部渲染方法，可以提高人脸图像绘制效率；但是，这类方法主要解决特定光照、姿态对应人脸图像的绘制问题，当生成大量光照、姿态多变的人脸图像时需要进行大量的绘制运算，效率较低。还有一类方法首先通过图像重建人脸三维模型，再基于模型生成新光照、姿态下的人脸图像，例如，专利CN201710769583.8利用单张人脸图像提出了一种快速生成大量复杂光源人脸图像的方法，该方法首先基于图像重建人脸三维模型，再通过人为设定光源分布和人脸姿态绘制生成新的人脸图像，但是，由于缺少人脸信息，使用单张人脸图像重建的人脸存在较大误差，生成的人脸图像难以保持人脸身份特征不变，另外，这些方法在场景光照发生变化时，需要重新绘制人脸以生成新光照下的人脸图像，因此在构建包含多种光照的人脸图像库时，仍面临需要进行大量绘制计算的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于三维人脸模型的人脸图像生成方法、装置及存储介质，用以实现快速生成任意光照、姿态下对应的人脸图像，从而构建高质量人脸图像库的技术效果。

第一方面，本发明提供了一种基于三维人脸模型的人脸图像生成方法，包括在目标空间进行入射光方向采样，获取采样数据并根据确定的采样方向模拟真实场景中的光照分布；依次使用从所述采样方向入射的平行光源绘制人脸三维模型，获取模型基纹理；根据目标空间的新光照分布计算组合系数，并根据所述组合系数对所述模型基纹理进行线性组合，获得新光照条件下的人脸纹理；将所述人脸纹理映射到所述人脸三维模型，并根据给定的姿态投影生成新的人脸图像。

进一步地，所述人脸图像生成方式为：

其中，L表示光照分布；n表示光照分布L离散成的从目标空间不同角度入射的平行光源的数量；l_i表示第i个光源入射角度；B_i表示目标空间中仅存第i个光源且第i个光源为单位强度时对应的人脸图像；I_L表示人脸图像。

进一步地，所述方法还包括：获取用户预设的姿态列表，根据所述姿态列表投影生成各个姿态下的人脸图像。

第二方面，本发明提供了一种基于三维人脸模型的人脸图像生成装置，包括：

模拟模块，用于获取采样数据并根据确定的采样方向模拟真实场景中的光照分布；其中，所述采样数据通过在目标空间进行入射光方向采样获得；