[发明专利]一种人脸重建方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种人脸重建方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：对接收到的多帧人脸图像数据进行人脸关键点的提取；对每帧人脸图像数据分别建立原始三维人脸模型，以针对每帧人脸图像数据，根据部分所述人脸关键点获得第一主成分分析系数；根据每帧人脸图像数据的全部所述人脸关键点修正所述第一主成分分析系数，获得第二主成分分析系数；基于所述第二主成分分析系数构建目标三维人脸模型。通过该方法实现了基于数据驱动的方法，快速有效的将接收到的多帧人脸图像数据处理为三维人脸模型的有益效果。而且多幅图像的分别重建是可以并行计算的，因此本方法在多核CPU上更容易取得更快的速度。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种人脸重建方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

人脸重建是三维重建的重要研究方向之一，在影视、游戏、三维人脸识别等领域有着广泛的应用前景，受到计算机图形学、计算机视觉、机器视觉、计算机辅助设计等领域研究者的重视。从数据采集的角度出发，三维人脸重建主要分为主动测距设备和被动成像设备。主动测距设备如激光扫描仪，能够扫描得到静态物体精确的三维信息，然而其价格昂贵、扫描时间长、扫描范围有限，很难用于实时性要求较高的应用；相对的，深度摄像机能够实时采集动态物体，然而其对应生成的深度图分辨率低、精度低、噪声大。被动成像设备使用最普遍的是摄像机，由于设备简单价格低廉，且目前已存在大量二维人脸图像。因此，通过图像创建逼真的三维人脸模型是亟待解决的问题。

但从图像创建逼真的三维人脸模型是一个非常困难的工作，目前的主流方法是使用三维可形变模型(3DMM)，从主成分分析(PCA)的参数空间根据图像提供的约束信息来建立三维人脸模型。为了得到逼真人脸，大多数方法采用了“合成-分析”的方法，通过“渲染-匹配”重建再渲染的循环来建模。但是这种方式是比较慢的，特别是在应用场景并不考虑人脸的细节，而是集中在中等尺度的面部几何形状的重建的情况下。现有技术无法在设备性能一般，同时时效要求高的情况下提供很好的三维人脸模型。尤其是在用于各类图像、视频中的人脸特效的使用场景中，现有技术不能满足用户对于时效和准确性的要求。

发明内容

本发明提供一种人脸重建方法、装置、设备和存储介质，以实现快速的得到准确的三维人脸模型。

第一方面，本发明实施例提供了一种人脸重建方法，包括：

对接收到的多帧人脸图像数据进行人脸关键点的提取；

对每帧人脸图像数据分别建立原始三维人脸模型，以针对每帧人脸图像数据，根据部分所述人脸关键点获得第一主成分分析系数；

根据每帧人脸图像数据的全部所述人脸关键点修正所述第一主成分分析系数，获得第二主成分分析系数；

基于所述第二主成分分析系数构建目标三维人脸模型。

第二方面，本发明实施例还提供了一种人脸重建装置，包括：

关键点提取模块，用于对接收到的多帧人脸图像数据进行人脸关键点的提取；

第一系数获得模块，用于对每帧人脸图像数据分别建立原始三维人脸模型，以针对每帧人脸图像数据，根据部分所述人脸关键点获得第一主成分分析系数；

第二系数获取模块，用于根据每帧人脸图像数据的全部所述人脸关键点修正所述第一主成分分析系数，获得第二主成分分析系数；

人脸模型构建模块，用于基于所述第二主成分分析系数构建目标三维人脸模型。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如任一实施例所述的人脸重建方法。