[发明专利]一种基于单张照片的真实感人脸生成方法

权利要求书

1.一种基于单张照片的真实感人脸生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

Step1.特征点标定：获取正面二维人脸照片，对7个部分选取13个特征点进行标记，确定整个面部五官的大致位置；

Step2.模型匹配：比较照片与模型之间的特征点距离，在模型库中匹配相似度最大的模型；

Step3.纹理映射：根据人脸的纹理贴图模拟面部真实颜色，实现覆盖纹理到中性纹理的映射，中性纹理是模型默认的纹理，覆盖纹理为人脸照片，通过在两层纹理中13个特征点及其周围区域的映射，向匹配模型加入目标脸的纹理特征；

Step4.肤色融合：使用一张Alpha图，在人脸融合的边界部位形成从覆盖纹理到中性纹理的平滑过渡，同时，利用Alpha图对眉毛、鼻梁的细节部位进行细微调整；

Step5.模型调节：通过向量差值的方法对匹配模型的五官大小、位置的特性进行调节，生成符合其面部特征的个性化模型。

2.根据权利要求1所述的基于单张照片的真实感人脸生成方法，其特征在于，Step5中构造一个用于调整人脸五官细微变化的模型调节器，生成个性化的逼真人脸；

如果把人脸网格中的顶点V_i＝(x，y，z)^T看成是向量组H₀＝(V₁，V₂，V₃，...，V_n)，n表示顶点的数量，对眼睛进行变换后，一些点的位置发生改变，形成向量组H₁＝(V₁’，V₂’，V₃’，...V_n’)，对这种变换增加一个权值W，那么，从H₀到H₁中间所有的变换状态H_x都能通过线性插值计算出来；

H_x＝H₀+W*(H₁-H₀)(1)

一种变换难以满足人脸模型的需求，需要根据人脸的特征，选择多种变换，为每个变换赋予一个权重值W，则m个变换的混合公式为：

Hx=H0+Σi=1mWi*(Hi-H1)---(2)]]>

其中m的数量以实际应用中需要的数量为准，在实验中，定义了23种不同变换的网格调节器，包括：眼睛高度、眼睛距离、眼睛大小、眉毛高度、眉毛深度、鼻子大小、鼻子深度、鼻子高度、鼻梁深度、鼻梁宽度、鼻孔宽度、嘴巴高度、嘴巴厚度、嘴巴宽度、嘴唇覆盖、颧骨深度、颧骨宽度、颧骨高度、面颊宽度、下巴高度、下巴深度、下巴宽度、下颚宽度，调节器通过控制权重来实现网格变形。