[发明专利]一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请实施例通过获取目标视频；提取每一帧的人脸图像得到第一目标图像特征；将第一目标图像特征分别输入第一目标预设网络模型、第二目标预设网络模型和第三目标预设网络模型，输出第一目标表情系数、第一目标姿态系数以及第一目标光照系数；将第一目标图像特征分别输入第四目标预设网络模型和第五目标预设网络模型，输出第一目标身份系数和第一目标纹理系数；输出根据先验知识得到的第一目标身份特征和第一目标纹理特征与第一目标图像特征进行拼接，得到第一目标特征；将第一目标特征输入目标预设头部网络模型，输出第二目标表情系数，极大提升了提取的表情系数的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

人脸重建是计算机视觉比较热门的一个方向，3D人脸相关应用也是近年来短视频领域的新玩法，其中，根据人脸图像重建人脸3D模型是很多人脸相关应用的基础技术之一。

在现有技术中，通常通过参数化的人脸3D重建算法来构建人脸3D模型，参数化的人脸3D重建算法，通过媒介参数化人脸3D模型作为先验信息做约束，将对人脸3D重建的问题转化为对参数化人脸3D模型的参数的估计，可以很好的应对挑战性环境下的人脸3D重建，而常用的参数化人脸3D重建算法往往通过估计3DMM(3D Morphable Model)系数的方式进行构建。

为了实现后续对于说话人判定或者表情编辑等操作，往往需要提取出图像中人脸的表情信息，然而常用的基于图像的参数化人脸3D重建算法直接提取的3DMM表情信息会和其他非表情信息耦合，使得提取的表情信息不准确，信息处理的准确性较差。

发明内容

本申请实施例提供一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提升信息处理的准确性。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：

一种信息处理方法，包括：

获取目标视频，所述目标视频中每一帧包含相同对象对应的人脸图像；

将每一帧的人脸图像输入第一目标预设主干模型，输出第一目标图像特征；

将所述第一目标图像特征分别输入第一目标预设网络模型、第二目标预设网络模型和第三目标预设网络模型，对应输出第一目标表情系数、第一目标姿态系数以及第一目标光照系数；其中，所述第一目标预设网络模型、第二目标预设网络模型和第三目标预设网络模型通过获取共享身份系数和共享纹理系数，对应进行表情系数、姿态系数、和光照系数预测优化训练得到；

将所述第一目标图像特征分别输入第四目标预设网络模型和第五目标预设网络模型，对应输出第一目标身份系数和第一目标纹理系数；其中，所述第四目标预设网络模型和第五目标预设网络模型为确定第一目标表情系数、第一目标姿态系数以及第一目标光照系数之后，对应进行身份系数和纹理系数预测优化训练得到的；

获取所述第一目标图像特征在所述目标视频中不同帧的人脸图像对应的第二目标身份系数和第二目标纹理系数；

将所述第二目标身份系数输入第二目标预设主干模型，输出第一目标身份特征；

将所述第二目标纹理系数输入第三目标预设主干模型，输出第一目标纹理特征；

将所述第一目标图像特征、第一目标身份特征和第一目标纹理特征进行拼接，得到第一目标特征；

将所述第一目标特征输入目标预设头部网络模型，输出第二目标表情系数，其中，所述目标预设头部网络模型为结合在所述目标视频中不同帧的人脸图像对应的先验身份系数和先验纹理系数预测优化训练得到的。

一种信息处理装置，包括：