[发明专利]妆容迁移的数据处理方法、系统和存储介质

说明书

本发明公开了一种妆容迁移的数据处理方法、系统和存储介质，可应用于深度学习技术领域。本发明方法通过先将参考图像转换为第一特征图像和将源图像转换为第二特征图像，接着确定第一特征图像与第二特征图像的关注矩阵，然后将参考图像的妆点分解为妆点矩阵、第一系数矩阵和第一偏差矩阵，并通过关注矩阵对第一系数矩阵进行变换，得到第二系数矩阵，以及对第一偏差矩阵进行变换，得到第二偏差矩阵，最后根据妆点矩阵、第二系数矩阵和第二偏差矩阵将参考图像的妆容迁移到源图像，并在移后的源图像上设置对称约束，以解决人脸不对称对妆容的影响，从而使得妆容迁移后左右眼妆一致。

技术领域

本发明涉及深度学习技术领域，尤其是一种妆容迁移的数据处理方法、系统和存储介质。

背景技术

化妆是一种艺术形式，它能提升个人的魅力和颜值。如今，不管是工作还是出门约会，化妆都是人们社交日常必不可少的部分，自动化妆和妆容美化的应用范围也越来越广泛，逐渐深入到了每个拍照，直播，甚至购物等软件中。妆容迁移技术可以在你没有化妆的情况下，将一张人像的妆容迁移到你的照片上，让你知道每种妆容上脸的外观，就可以高效的找出适合自己的妆容。目前的妆容迁移方式，难以确保眼妆迁移后左右眼保持一致。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种妆容迁移的数据处理方法、系统和存储介质，能够保证迁移后的左右眼妆一致。

第一方面，本发明实施例提供了一种妆容迁移的数据处理方法，包括以下步骤：

获取有妆容图像作为参考图像，获取无妆容图像作为源图像；

将所述参考图像转换为第一特征图像，将所述源图像转换为第二特征图像；

确定所述第一特征图像与所述第二特征图像的关注矩阵；

将所述参考图像的妆点分解为妆点矩阵、第一系数矩阵和第一偏差矩阵；

采用所述关注矩阵对所述第一系数矩阵进行变换，得到第二系数矩阵，采用所述关注矩阵对所述第一偏差矩阵进行变换，得到第二偏差矩阵；

根据所述妆点矩阵、所述第二系数矩阵和所述第二偏差矩阵将所述参考图像的妆容迁移到所述源图像；

对妆容迁移后的源图像设置对称约束。

本实施例提供的一种妆容迁移的数据处理方法，具有如下有益效果：

本实施例通过先将参考图像转换为第一特征图像和将源图像转换为第二特征图像，接着确定第一特征图像与第二特征图像的关注矩阵，然后将参考图像的妆点分解为妆点矩阵、第一系数矩阵和第一偏差矩阵，并通过关注矩阵对第一系数矩阵进行变换，得到第二系数矩阵，以及对第一偏差矩阵进行变换，得到第二偏差矩阵，最后根据妆点矩阵、第二系数矩阵和第二偏差矩阵将参考图像的妆容迁移到源图像，并在移后的源图像上设置对称约束，以解决人脸不对称对妆容的影响，从而使得妆容迁移后左右眼妆一致。

可选地，所述确定所述第一特征图像与所述第二特征图像的关注矩阵，包括：

计算所述第一特征图像和所述第二特征图像的几何信息；

获取所述参考图像的第一人脸分割结果和所述源图像的第二人脸分割结果；

根据所述几何信息、所述第一特征向量、所述第二特征向量、所述第一人脸分割结果和所述第二人脸分割结果计算关注矩阵。

可选地，所述计算所述第一特征图像和所述第二特征图像的几何信息这一步骤的计算公式如下：