[发明专利]面部表情重建方法、终端设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种面部表情重建方法，其特征在于，包括：

根据第一目标人脸的第一人脸图像生成包含所述第一目标人脸的面部表情特征的第一位移贴图，其中，所述第一人脸图像中的所述第一目标人脸具有预设面部表情；

根据所述第一目标人脸的第二人脸图像生成所述第一目标人脸的初始三维模型，其中，所述第二人脸图像中的所述第一目标人脸不具有所述预设面部表情；

根据所述第一位移贴图和所述第一目标人脸的初始三维模型，生成所述第一目标人脸的最终三维模型。

2.如权利要求1所述的面部表情重建方法，其特征在于，所述根据第一目标人脸的第一人脸图像生成包含所述第一目标人脸的面部表情特征的第一位移贴图，包括：

对所述第一人脸图像进行面部表情检测，获得第一特征数据；

将所述第一特征数据输入训练后的第一模型，获得所述第一位移贴图。

3.如权利要求2所述的面部表情重建方法，其特征在于，在将所述第一特征数据输入训练后的第一模型，获得所述第一位移贴图之前，所述方法还包括：

根据第二目标人脸的第三人脸图像生成包含所述第二目标人脸的面部表情特征的第二位移贴图，其中，所述第三人脸图像中的所述第二目标人脸具有所述预设面部表情；

根据第二目标人脸的第四人脸图像生成所述第二目标人脸的初始三维模型，其中，所述第四人脸图像中的所述第二目标人脸不具有所述预设面部表情；

根据所述第二位移贴图和所述第二目标人脸的初始三维模型，生成所述第二目标人脸的最终三维模型；

根据所述第二目标人脸的最终三维模型生成所述第二目标人脸的二维绘制图像；

根据所述第二目标人脸的二维绘制图像和所述第三人脸图像计算第一损失值；

根据所述第一损失值更新所述第一模型的模型参数，获得训练后的所述第一模型。

4.如权利要求3所述的面部表情重建方法，其特征在于，所述根据所述第二目标人脸的二维绘制图像和所述第三人脸图像计算第一损失值，包括：

根据训练后的人脸识别模型分别获取所述第二目标人脸的二维绘制图像的第一识别结果和所述第三人脸图像的第二识别结果；

计算所述第一识别结果和所述第二识别结果之间的第二损失值；

计算第三损失值，所述第三损失值用于表征所述第二目标人脸的二维绘制图像和所述第三人脸图像之间的图像误差；

计算第四损失值，所述第四损失值用于表征所述第二目标人脸的二维绘制图像中的人脸关键点和所述第三人脸图像中的人脸关键点之间的误差；

计算第五损失值，所述第五损失值用于表征所述第二目标人脸的二维绘制图像和所述第三人脸图像之间的面部表情差异；

根据所述第二损失值、所述第三损失值、所述第四损失值和所述第五损失值计算所述第一损失值。

5.如权利要求1所述的面部表情重建方法，其特征在于，所述根据所述第一目标人脸的第二人脸图像生成所述第一目标人脸的初始三维模型，包括：

将所述第二人脸图像输入训练后的第二模型，获得所述第一目标人脸的第二特征数据；

将所述第二特征数据输入预设的三维人脸统计模型，获得所述第一目标人脸的初始三维模型。

6.如权利要求5所述的面部表情重建方法，其特征在于，在将所述第二人脸图像输入训练后的第二模型，获得所述第一目标人脸的第二特征数据之前，所述方法还包括：

将第三目标人脸的第五人脸图像输入所述第二模型，获得所述第三目标人脸的第三特征数据，其中，所述第五人脸图像中的所述第三目标人脸具有所述预设面部表情；

将所述第三特征数据输入所述三维人脸统计模型，获得所述第三目标人脸的初始三维模型；

根据所述第三目标人脸的初始三维模型生成所述第三目标人脸的二维绘制图像；

根据所述第三目标人脸的二维绘制图像和所述第五人脸图像计算第六损失值；

根据所述第六损失值更新所述第二模型的模型参数，获得训练后的所述第二模型。