[发明专利]三维人脸表情迁移方法及系统

权利要求书

1.三维人脸表情迁移方法，其特征是，包括：

获取控制者当前三维人脸模型，获取被控者当前三维人脸模型；

对控制者当前三维人脸模型进行特征提取，获得源基本表情模型序列；对被控者当前三维人脸模型进行特征提取，获得目标基本表情模型序列和目标模型细节特征向量；

利用源序列映射函数，将源基本表情模型序列映射到低维度，得到低维度的源基本表情模型序列；

利用目标序列重建函数，将低维度的源基本表情模型序列，传递给目标基本表情模型序列，得到具有源表情的目标模型；

源序列映射函数和目标序列重建函数，是通过对细节特征提取后的源基本表情模型序列和目标基本表情模型序列中表情一致的模型进行联合训练获得的；利用改进的有参无监督回归方法求解最小化目标函数，得到映射函数和重建函数，所述改进的有参无监督回归方法是指将有参无监督回归方法中的高斯牛顿法换成了梯度下降法；

利用目标模型细节特征向量，对具有源表情的目标模型进行细节恢复；

对具有源表情的目标模型进行细节恢复；具体步骤包括：

利用目标模型细节特征向量，对具有源表情的目标模型的各个顶点的特征向量大小进行调整和对特征向量的方向进行调整；

对特征向量的方向进行调整，具体是指对具有源表情的目标模型上每个顶点处的细节特征向量的方向进行调整，使得调整后的细节特征向量与顶点处的法向量夹角，与源表情传递前目标模型上该顶点处的细节特征向量与顶点法向量的夹角相等。

2.如权利要求1所述的方法，其特征是，获取控制者当前三维人脸模型，获取被控者当前三维人脸模型；具体步骤包括：

通过三维扫描仪获取三维人脸模型；

所述三维人脸模型由三角网格构成，网格上的顶点位置和顶点的法向决定三维人脸模型的基本表情和细节信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征是，对控制者当前三维人脸模型进行特征提取，获得源基本表情模型序列；具体步骤包括：

通过拉普拉斯光顺算法，对控制者当前三维人脸模型进行特征提取，获得源基本表情模型序列。

4.如权利要求1所述的方法，其特征是，对被控者当前三维人脸模型进行特征提取，获得目标基本表情模型序列和目标模型细节特征向量；具体步骤包括：

通过拉普拉斯算子，对被控者当前三维人脸模型进行光顺处理，将光顺掉的特征存储为目标模型细节特征向量；对光顺后的被控者三维人脸模型进行保存，获得目标基本表情模型序列。

5.三维人脸表情迁移系统，利用了如权利要求1所述的方法，其特征是，包括：

获取模块，其被配置为：获取控制者当前三维人脸模型，获取被控者当前三维人脸模型；

特征提取模块，其被配置为：对控制者当前三维人脸模型进行特征提取，获得源基本表情模型序列；对被控者当前三维人脸模型进行特征提取，获得目标基本表情模型序列和目标模型细节特征向量；

表情传递模块，其被配置为：利用源序列映射函数，将源基本表情模型序列映射到低维度，得到低维度的源基本表情模型序列；利用目标序列重建函数，将低维度的源基本表情模型序列，传递给目标基本表情模型序列，得到具有源表情的目标模型；

细节恢复模块，其被配置为：利用目标模型细节特征向量，对具有源表情的目标模型进行细节恢复。

6.一种电子设备，其特征是，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-4任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征是，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-4任一项所述的方法。