[发明专利]虚拟形象模型生成方法、装置及存储介质

摘要

本发明实施例公开了一种虚拟形象模型生成方法、装置及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取多组人脸图像及其特征点矩阵，根据特征点矩阵、自然人脸图像的特征点矩阵和非自然人脸图像的特征点矩阵，得到平均矩阵、身份偏移矩阵和表情偏移矩阵，通过降维处理得到人脸身份基和人脸表情基，根据目标人脸图像、人脸身份基、人脸表情基和虚拟形象模型基，生成表情与目标人脸图像中的人脸表情匹配的虚拟形象模型。由于仅采用五官特征点进行计算，耗时较短，避免了长时间占用处理资源，提高了操作性能，通过降维处理可以减小人脸身份基和人脸表情基的数据量。并可根据人脸身份基和人脸表情基生成表情匹配的虚拟形象模型，提高了通用性。

主权项

1.一种虚拟形象模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取多组人脸图像，每组人脸图像包括同一用户摆出预设的多种人脸表情时拍摄的多张人脸图像，所述每组人脸图像中包括自然人脸图像和非自然人脸图像，所述自然人脸图像为具有自然表情的人脸图像，所述非自然人脸图像为具有除所述自然表情以外的其他表情的人脸图像；获取每张人脸图像的特征点矩阵，所述特征点矩阵包括所述人脸图像中多个五官特征点的坐标；根据所述多组人脸图像中多张自然人脸图像的特征点矩阵，进行均值计算，得到平均矩阵，所述平均矩阵用于表示一般人脸在所述自然表情下的多个五官特征点的坐标；计算每张自然人脸图像的特征点矩阵与所述平均矩阵之间的偏移矩阵，将所述多张自然人脸图像的偏移矩阵组成身份偏移矩阵，对所述身份偏移矩阵进行降维处理，得到人脸身份基，所述身份偏移矩阵用于描述所述多张自然人脸图像所包含用户的五官特征；所述每组人脸图像中，计算所述非自然人脸图像的特征点矩阵与所述自然人脸图像的特征点矩阵之间的偏移矩阵，将所述多组人脸图像的偏移矩阵组成表情偏移矩阵，对所述表情偏移矩阵进行降维处理，得到人脸表情基，所述表情偏移矩阵用于描述多种人脸表情的表情特征；当获取到目标人脸图像时，根据所述目标人脸图像、所述人脸身份基、所述人脸表情基和虚拟形象模型基，生成表情与所述目标人脸图像中的人脸表情匹配的虚拟形象模型，所述虚拟形象模型基用于描述虚拟形象模型在多种表情下的表情特征。