[发明专利]人脸图像合成方法及装置

权利要求书

1.一种人脸图像合成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一属性信息；所述第一属性信息为待合成人脸图像包含的属性信息；

根据所述第一属性信息，在真实人脸图像库中查找第一人脸图像；所述第一人脸图像包含第二属性信息，所述第二属性信息与所述第一属性信息的重复率满足阈值要求；

根据所述第一属性信息以及所述第二属性信息，获得属性差异信息；所述属性差异信息用于表示所述第一人脸图像与所述待合成人脸图像之间的属性差异；

对所述第一人脸图像进行面部特征提取，获得所述第一人脸图像的第一面部特征信息；

根据所述第一面部特征信息以及所述属性差异信息合成第二人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一属性信息以及所述第二属性信息，获得属性差异信息，包括：

根据所述第一属性信息获得第一属性向量；

根据所述第二属性信息获得第二属性向量；所述第一属性向量和所述第二属性向量的长度相同，每一位对应一种属性信息；

根据所述第一属性向量和所述第二属性向量的差异获得第一向量；所述第一向量用于表示所述属性差异信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一人脸图像进行面部特征提取，获得所述第一人脸图像的第一面部特征信息，包括：

将所述第一人脸图像输入第一神经网络，获得第二向量；其中，所述第一神经网络用于提取输入的人脸图像的面部特征信息；所述第二向量用于表示所述第一人脸图像的第一面部特征信息。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一面部特征信息以及所述属性差异信息，合成第二人脸图像，包括：

获取第一向量以及第二向量；其中，所述第一向量用于表示所述属性差异信息；所述第二向量用于表示第一人脸图像的第一面部特征信息；

将所述第一向量和所述第二向量进行拼接后输入第二神经网络，获得所述第二人脸图像；其中，所述第二神经网络用于根据所述属性差异信息修正所述第一人脸图像的第一面部特征信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述对所述第一人脸图像进行面部特征提取，获得所述第一人脸图像的第一面部特征信息之前，所述方法还包括：

初始化所述第二神经网络；

获取第一真实人脸图像，所述第一真实人脸图像对应的向量以及属性差异信息对应的向量；其中，所述第一真实人脸图像对应的向量用于表示所述第一真实人脸图像的面部特征信息；

将所述第一真实人脸图像对应的向量和所述属性差异信息对应的向量输入所述第二神经网络，输出包含所述属性差异信息的合成人脸图像；

将所述第一真实人脸图像和所述第一真实人脸图像对应的合成人脸图像输入第三神经网络和第四神经网络；其中，所述第三神经网络用于判别输入的人脸图像为真实人脸图像的第一概率；所述第四神经网络用于判别输入的人脸图像包含所述属性差异信息的第二概率；

根据所述第三神经网络输出的第一概率和所述第四神经网络输出的第二概率对所述第二神经网络进行迭代训练；

在迭代训练过程中，调整所述第二神经网络的参数的权重；

若所述第三神经网络输出的第一概率大于第一阈值和所述第四神经网络输出的第二概率大于第二阈值则停止训练所述第二神经网络，得到可用于合成人脸图像的第二神经网络。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户反馈的属性调整信息；

对所述第二人脸图像进行面部特征提取，获得所述第二人脸图像的第二面部特征信息；

根据所述第二面部特征信息以及所述属性调整信息合成第三人脸图像。