[发明专利]视频展示方法、系统、计算机设备、存储介质和终端

权利要求书

1.一种视频展示方法，其特征在于，包括如下步骤：

识别视频中的人脸图像，并在所述视频的界面上展示所述人脸图像对应的虚拟模型；

获取样本图像、所述样本图像的人脸特征点和所述样本图像的表情系数；

根据所述样本图像和所述样本图像的人脸特征点获取所述样本图像的特征向量，包括：根据样本图像中人脸图像的人脸特征点对所述样本图像的人脸图像进行倾斜校正，得到样本校正图像；提取所述样本校正图像的图像特征；对所述样本校正图像的图像特征进行主成分分析，获得所述样本图像的特征向量；

根据所述样本图像的特征向量和所述样本图像的表情系数，对所述样本图像的表情系数进行支持向量机回归分析，得到表情系数预测模型；

采集所述人脸图像的特征信息，并根据所述特征信息获取表情系数，所述特征信息包括人脸特征点，所述采集所述人脸图像的特征信息，并根据所述特征信息获取表情系数的步骤，包括：对所述视频中图片帧进行人脸标定，获得所述图片帧的多个人脸特征点；根据所述人脸特征点获取所述人脸图像的特征向量；将所述特征向量输入所述表情系数预测模型，获得所述表情系数；

利用所述表情系数驱动所述虚拟模型生成相应的动画表情。

2.根据权利要求1所述的视频展示方法，其特征在于，所述表情系数为多个，所述虚拟模型包括中性脸图以及融合形态图；

所述利用所述表情系数驱动所述虚拟模型生成相应的动画表情的步骤，包括：

获取与各所述表情系数一一对应的各个融合形态图；

将各所述融合形态图融合在所述中性脸图，生成所述动画表情的图像。

3.根据权利要求2所述的视频展示方法，其特征在于，所述图像特征包括方向梯度直方图特征。

4.根据权利要求2所述的视频展示方法，其特征在于，所述将各所述融合形态图融合在所述中性脸图，生成所述动画表情的图像的步骤，包括以下公式：

其中，为所述动画表情的图像，为所述中性脸图，为第i个融合形态图，为所述第i个融合形态图对应的表情系数，n为所述融合形态图的总数，n和i分别为正整数。

5.根据权利要求1所述的视频展示方法，其特征在于，所述视频为直播视频或小视频；

和/或，所述虚拟模型为虚拟人物角色或卡通人物造型。

6.根据权利要求1所述的视频展示方法，其特征在于，所述在所述视频的界面上展示所述人脸图像对应的虚拟模型的步骤，包括：

在所述视频中所述人脸图像的位置展示所述虚拟模型，其中，所述虚拟模型覆盖在所述人脸图像上。

7.一种视频展示系统，其特征在于，包括：

虚拟模型显示模块，用于识别视频中的人脸图像，并在所述视频的界面上展示所述人脸图像对应的虚拟模型；

表情系数获取模块，用于获取样本图像、所述样本图像的人脸特征点和所述样本图像的表情系数；根据所述样本图像和所述样本图像的人脸特征点获取所述样本图像的特征向量，包括：根据样本图像中人脸图像的人脸特征点对所述样本图像的人脸图像进行倾斜校正，得到样本校正图像；提取所述样本校正图像的图像特征；对所述样本校正图像的图像特征进行主成分分析，获得所述样本图像的特征向量；根据所述样本图像的特征向量和所述样本图像的表情系数，对所述样本图像的表情系数进行支持向量机回归分析，得到表情系数预测模型；采集所述人脸图像的特征信息，并根据所述特征信息获取表情系数，所述特征信息包括人脸特征点，采集所述人脸图像的特征信息，并根据所述特征信息获取表情系数的步骤，包括：对所述视频中图片帧进行人脸标定，获得所述图片帧的多个人脸特征点；根据所述人脸特征点获取所述人脸图像的特征向量；将所述特征向量输入所述表情系数预测模型，获得所述表情系数；

动画表情生成模块，用于利用所述表情系数驱动所述虚拟模型生成相应的动画表情。