[发明专利]三维风格人脸的生成方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202210156774.8 | 申请日: | 2022-02-21 |
公开(公告)号: | CN114529685A | 公开(公告)日: | 2022-05-24 |
发明(设计)人: | 芦爱余;卫华威 | 申请(专利权)人: | 佛山虎牙虎信科技有限公司 |
主分类号: | G06T17/10 | 分类号: | G06T17/10;G06T19/20;G06V10/77;G06K9/62 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 李彩玲 |
地址: | 528200 广东省佛山市南海区桂城*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 三维 风格 生成 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种三维风格人脸的生成方法,其特征在于,包括:
获取标注有人脸关键点的二维人脸图像,并根据所述人脸关键点构建与所述二维人脸图像中的真实人脸完全匹配的三维真实人脸;
建立标准三维风格人脸的主成分分析PCA模型与所述三维真实人脸的PCA模型之间的映射关系;
根据所述映射关系对所述标准三维风格人脸进行调整,得到与所述二维人脸图像对应的三维风格人脸。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述建立标准三维风格人脸的PCA模型与所述三维真实人脸的PCA模型之间的映射关系,包括:
建立所述标准三维风格人脸的PCA模型与所述三维真实人脸的PCA模型之间的PCA基映射关系以及幅度映射关系。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述建立所述标准三维风格人脸的PCA模型与所述三维真实人脸的PCA模型之间的PCA基映射关系以及幅度映射关系,包括:
在所述标准三维风格人脸的PCA模型中,获取与目标人脸形状维度对应的第一PCA基以及所述第一PCA基的幅度值;
在所述三维真实人脸的PCA模型中,查询与所述目标人脸形状维度对应的第二PCA基以及所述第二PCA基的幅度值;
建立所述第一PCA基以及所述第一PCA基的幅度值与所述第二PCA基以及所述第二PCA基的幅度值之间的映射关系。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,确定标准三维风格人脸的第一PCA基的幅度值,包括:
在所述标准三维风格人脸不畸形的情况下,获取所述第一PCA基的坐标最小值和坐标最大值;
将所述坐标最小值和所述坐标最大值的均值作为所述第一PCA基的幅度值。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述映射关系对所述标准三维风格人脸进行调整,得到与所述二维人脸图像对应的三维风格人脸,包括:
将所述标准三维风格人脸中已建立映射关系的每个PCA基的人脸形状系数,更新为所述三维真实人脸中的对应PCA基的人脸形状系数;
将所述标准三维风格人脸中已建立映射关系的每个PCA基的幅度值,更新为所述三维真实人脸中的对应PCA基的幅度值;
将更新后的所述标准三维风格人脸作为与所述二维人脸图像对应的三维风格人脸。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其特征在于,在所述构建标准三维风格人脸的PCA模型与所述三维真实人脸的PCA模型之间的映射关系之前,还包括:
获取标准三维风格人脸以及三维风格人脸样本集;
根据公式S(α)=μs+Us*diag(σs)*α,对所述三维风格人脸样本集进行主成分分析构建不同维度的PCA基,组成PCA模型;
其中,S(α)为PCA基,μs为所有三维风格人脸样本的平均值,σs为每个三维风格人脸样本与平均值的方差,Us为对每个三维风格人脸样本与平均值的差值做主成分分析得到的特征向量,diag(σs)为特征向量Us对应的权重,α为与特征向量Us对应的特征值。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取标注有人脸关键点的二维人脸图像,并根据所述人脸关键点构建与所述二维人脸图像中的真实人脸完全匹配的三维真实人脸,包括:
获取标注有人脸关键点的二维人脸图像,并基于巴塞尔人脸模型BFM拓扑构建三维人脸模型;
建立所述三维人脸模型中的人脸关键点与所述二维人脸图像中的人脸关键点间的映射关系;
调整所述三维人脸模型的模型参数,直至所述三维人脸模型中的人脸关键点的投影点与所述二维人脸图像中的人脸关键点的欧式距离最小;
将调整后的三维人脸模型作为与所述二维人脸图像中的真实人脸完全匹配的三维真实人脸。
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