[发明专利]生成用于训练人脸对齐模型的数据集的方法

权利要求书

1.一种生成用于训练人脸对齐模型的数据集的方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括：

将人脸图像及其对应的第一特征点输入训练好的三维人脸重建模型中，以输出对应的三维人脸形状,其中，所述第一特征点为无遮挡人脸图像的特征点；

将第一特征点映射到对应的三维人脸形状中并将三维人脸形状进行旋转，得到三维特征点坐标；以及

将三维特征点坐标映射到二维人脸图像中，以得到包含第二特征点的人脸图像作为所述数据集，其中，所述第二特征点为有遮挡人脸图像的特征点。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述三维人脸重建模型基于下述方法训练得到：

将包含第一特征点的人脸图像输入三维人脸重建模型中，以得到三维人脸形状；

基于三维形变模型将三维人脸形状映射到二维图像中，得到对应的映射图；

基于所述映射图与对应的输入图像之间的差异，调整三维人脸重建模型的参数，以得到训练后的三维人脸重建模型。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述三维人脸重建模型的参数包括人脸形状参数、投影参数和光照参数。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述将第一特征点映射到对应的三维人脸形状中并将三维人脸形状进行旋转，得到三维特征点坐标的步骤包括：

基于坐标变换函数，得到映射矩阵；

基于旋转变换函数，得到旋转矩阵；以及

结合所述映射矩阵和旋转矩阵，得到三维特征点坐标。

5.一种人脸对齐方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括：

基于权利要求1-4任一项中所述的方法生成的数据集训练人脸对齐模型，得到训练后的人脸对齐模型；

将有遮挡的人脸图像输入训练后的人脸对齐模型中，以输出对应的特征点坐标。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述训练人脸对齐模型的步骤包括：

基于第二特征点与预测特征点之间的偏移量，调整人脸对齐模型的权重参数，以得到训练后的人脸对齐模型。

7.如权利要求5所述的方法，其中，所述有遮挡的人脸图像包括自遮挡的人脸图像、光线遮挡的人脸图像和实物遮挡的人脸图像中任意一种。

8.一种计算设备，包括：

存储器；

一个或多个处理器；

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1-7所述方法中的任一方法的指令。

9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1-7所述的方法中的任一方法。