[发明专利]一种图像中的人脸交换方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种图像中的人脸交换方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取第一图像及第二图像，第一图像及第二图像包括人脸；通过预先获得的深度神经网络模型对第一图像和第二图像进行处理，得到第一图像及第二图像分别对应的第一标准三维人脸模型及第二标准三维人脸模型；根据第一图像中像素点与第一标准三维人脸模型的坐标点的对应关系，以及第二图像中像素点与第二标准三维人脸模型的坐标点的对应关系，将第一图像的人脸特征与第二图像的人脸特征进行交换，得到第三图像及第四图像。得到的第一标准三维人脸模型及第二标准三维人脸模型准确，并包括表情特征，使得最终得到的第三图像及第四图像中的人脸准确并且更加自然。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像中的人脸交换方法、装置及电子设备。

背景技术

近些年，人脸交换技术得到广泛应用和快速发展，给人们的生活带来很多乐趣。人脸交换即为将图像中两个人的人脸进行交换，而身体其他部位及图像背景均不发生变化。该两个人的人脸可以在同一张图像中，也可以在不同图像中。

人脸交换的过程主要是将图像中人脸的特征提取出来，并将特征放到目标人脸的对应位置上，从而实现人脸交换。目前的人脸交换技术普通采用关键点标定的方式实现，也就是说，首先将两个需要进行交换的人脸图像中的68个关键点标记出来，然后通过这些关键点进行两个人脸图像的对齐，进而，将人脸特征进行交换，也就是将这些关键点的像素值进行交换和补全，从而实现人脸交换的目的。

在上述人脸交换过程中，由于只是标记了人脸的68个关键点，而实际上人脸图像的关键点非常多，所以人脸交换效果并不准确，并且交换后的人脸图像看上去很不自然。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种图像中的人脸交换方法、装置及电子设备，以使人脸交换效果更加自然、准确。具体技术方案如下：

本发明实施例的第一方面，提供了一种图像中的人脸交换方法，所述方法包括：

获取第一图像及第二图像，其中，所述第一图像及所述第二图像包括人脸；

通过预先获得的深度神经网络模型对所述第一图像和所述第二图像进行处理，得到所述第一图像及所述第二图像分别对应的第一标准三维人脸模型及第二标准三维人脸模型；其中，所述深度神经网络模型为基于预先获取的人脸图像样本训练得到的，所述深度神经网络模型包括图像特征与标准三维人脸模型的对应关系，所述图像特征包括人脸特征及表情特征；

根据所述第一图像中像素点与所述第一标准三维人脸模型的坐标点的对应关系，以及所述第二图像中像素点与所述第二标准三维人脸模型的坐标点的对应关系，将所述第一图像的人脸特征与所述第二图像的人脸特征进行交换，得到第三图像及第四图像。

在一种实施方式中，所述深度神经网络模型的训练方式，包括：

获取预设深度神经网络模型；

获取多个人脸图像样本以及对应的标准三维人脸模型，其中，所述标准人脸模型包括表情特征；

标记所述多个人脸图像样本中的图像特征，其中，所述图像特征包括人脸特征及表情特征；

将标记后的人脸图像样本以及对应的标准三维人脸模型输入所述预设深度神经网络模型，对所述预设深度神经网络模型进行训练；

当所述预设深度神经网络模型的输出结果的准确度达到预设值，或所述人脸图像样本的训练迭代次数达到预设次数时，停止训练，得到所述深度神经网络模型。

在一种实施方式中，所述根据所述第一图像中像素点与所述第一标准三维人脸模型的坐标点的对应关系，以及所述第二图像中像素点与所述第二标准三维人脸模型的坐标点的对应关系，将所述第一图像的人脸特征与所述第二图像的人脸特征进行交换，得到第三图像及第四图像的步骤，包括：