[发明专利]基于遮挡图像生成三维人脸图像方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于遮挡图像生成三维人脸图像的方法，其特征在于，包括：

识别获取的图片中的目标人脸图像，判断所述目标人脸的旋转角度是否大于预设阈值；

当所述旋转角度大于预设阈值时，通过预先训练的回归模型识别所述目标人脸图像中的特征点信息，第一特征点信息包括第一可见特征点信息和第一不可见特征点信息；所述回归模型通过如下步骤进行预先训练：获取训练样品集，所述训练样品集中包括若干个二维人脸图像、所述二维人脸图像对应的第二特征点信息，所述第二特征点信息包括预先标定好的可见特征点和不可见特征点、所述可见特征点和所述不可见特征点对应的纹理值；将所述二维人脸图像输入至所述回归模型得到第三特征点信息；根据损失函数值对所述回归模型进行优化，直至所述第三特征点信息与所述第二特征点信息的损失函数收敛；所述第二特征点信息包括二维人脸图像中的眉毛、眼睛、鼻子、脸庞和嘴巴关键点，通过所述关键点的信息能够确定二维人脸图像中的眉毛、眼睛、鼻子、脸庞和嘴巴的位置及纹理；

将所述第一特征点信息输入至预先训练的卷积神经网络模型，得到所述目标人脸图像对应的三维人脸图像；

所述图片通过图像获取设备获取，所述图像获取设备包括镜头、自动聚焦音圈马达、机械防抖器以及图像传感器，所述镜头固装在所述自动聚焦音圈马达上，所述镜头用于获取所述图片，所述图像传感器将所述镜头获取的图片传输至识别模块，所述自动聚焦音圈马达安装在所述机械防抖器上，处理器根据镜头内的陀螺仪检测到的镜头抖动的反馈驱动所述机械防抖器的动作，实现镜头的抖动补偿；

所述机械防抖器包括活动板、基板以及补偿机构，所述活动板和所述基板的中部均设有供所述镜头穿过的通孔，所述自动聚焦音圈马达安装在所述活动板上，所述活动板安装在所述基板上，且所述基板的尺寸大于所述活动板，所述补偿机构在所述处理器的驱动下带动所述活动板和活动板上的镜头动作，以实现镜头的抖动补偿；所述补偿机构包括安装在所述基板四周的第一补偿组件、第二补偿组件、第三补偿组件以及第四补偿组件，其中所述第一补偿组件和所述第三补偿组件相对设置，所述第二补偿组件与所述第四补偿组件相对设置，所述第一补偿组件与第三补偿组件之间的连线和所述第一补偿组件与第三补偿组件之间的连线相互垂直；所述第一补偿组件、第二补偿组件、第三补偿组件以及第四补偿组件均包括驱动件、转轴、单向轴承以及转动齿圈；所述驱动件受控于所述处理器，所述驱动件与所述转轴传动连接，以带动所述转轴转动；所述转轴与所述单向轴承的内圈相连接，以带动所述单向轴承的内圈转动；所述转动齿圈套设在所述单向轴承上并与所述单向轴承的外圈相连接，所述转动齿圈的外表面沿其周向设有一圈外齿，所述活动板的底面设有多排均匀间隔布设的条形槽，所述条形槽与所述外齿相啮合，且所述外齿可沿所述条形槽的长度方向滑动；其中，所述第一补偿组件的单向轴承的可转动方向与所述第三补偿组件的单向轴承的可转动方向相反，所述第二补偿组件的单向轴承的可转动方向与所述第四补偿组件的单向轴承的可转动方向相反。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型通过如下步骤进行预先训练：

获取原始人脸特征信息和所述原始人脸特征信息对应的三维人脸模型；

将所述原始人脸特征信息和所述三维人脸模型分别作为所述卷积神经网络模型的输入数据集和标准输出数据集；

对所述卷积神经网络模型的组合系数进行调整，直至所述卷积神经网络模型针对所述输入数据集得到的输出数据集与所述标准输出数据集收敛。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述第一特征点信息包括第一特征点的坐标位置和第一特征点的纹理参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一不可见特征点信息为所述目标人脸图像不可见区域对应的信息。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：

图像获取设备；

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如下步骤：

识别获取的图片中的目标人脸图像，判断所述目标人脸的旋转角度是否大于预设阈值；

当所述旋转角度大于预设阈值时，通过预先训练的回归模型识别所述目标人脸图像中的特征点信息，第一特征点信息包括第一可见特征点信息和第一不可见特征点信息；所述回归模型通过如下步骤进行预先训练：获取训练样品集，所述训练样品集中包括若干个二维人脸图像、所述二维人脸图像对应的第二特征点信息，所述第二特征点信息包括预先标定好的可见特征点和不可见特征点、所述可见特征点和所述不可见特征点对应的纹理值；将所述二维人脸图像输入至所述回归模型得到第三特征点信息；根据损失函数值对所述回归模型进行优化，直至所述第三特征点信息与所述第二特征点信息的损失函数收敛；所述第二特征点信息包括二维人脸图像中的眉毛、眼睛、鼻子、脸庞和嘴巴关键点，通过所述关键点的信息能够确定二维人脸图像中的眉毛、眼睛、鼻子、脸庞和嘴巴的位置及纹理；

将所述第一特征点信息输入至预先训练的卷积神经网络模型，得到所述目标人脸图像对应的三维人脸图像；

所述图像获取设备用于获取所述图片，所述图像获取设备包括镜头、自动聚焦音圈马达、机械防抖器以及图像传感器，所述镜头固装在所述自动聚焦音圈马达上，所述镜头用于获取所述图片，所述图像传感器将所述镜头获取的图片传输至识别模块，所述自动聚焦音圈马达安装在所述机械防抖器上，处理器根据镜头内的陀螺仪检测到的镜头抖动的反馈驱动所述机械防抖器的动作，实现镜头的抖动补偿；

所述机械防抖器包括活动板、基板以及补偿机构，所述活动板和所述基板的中部均设有供所述镜头穿过的通孔，所述自动聚焦音圈马达安装在所述活动板上，所述活动板安装在所述基板上，且所述基板的尺寸大于所述活动板，所述补偿机构在所述处理器的驱动下带动所述活动板和活动板上的镜头动作，以实现镜头的抖动补偿；所述补偿机构包括安装在所述基板四周的第一补偿组件、第二补偿组件、第三补偿组件以及第四补偿组件，其中所述第一补偿组件和所述第三补偿组件相对设置，所述第二补偿组件与所述第四补偿组件相对设置，所述第一补偿组件与第三补偿组件之间的连线和所述第一补偿组件与第三补偿组件之间的连线相互垂直；所述第一补偿组件、第二补偿组件、第三补偿组件以及第四补偿组件均包括驱动件、转轴、单向轴承以及转动齿圈；所述驱动件受控于所述处理器，所述驱动件与所述转轴传动连接，以带动所述转轴转动；所述转轴与所述单向轴承的内圈相连接，以带动所述单向轴承的内圈转动；所述转动齿圈套设在所述单向轴承上并与所述单向轴承的外圈相连接，所述转动齿圈的外表面沿其周向设有一圈外齿，所述活动板的底面设有多排均匀间隔布设的条形槽，所述条形槽与所述外齿相啮合，且所述外齿可沿所述条形槽的长度方向滑动；其中，所述第一补偿组件的单向轴承的可转动方向与所述第三补偿组件的单向轴承的可转动方向相反，所述第二补偿组件的单向轴承的可转动方向与所述第四补偿组件的单向轴承的可转动方向相反。