[发明专利]用于捕捉耳朵动画特征的方法、电子设备

说明书

本公开的实施例公开了用于捕捉耳朵动画特征的方法、电子设备。该方法的一具体实施方式包括：获取表演者的面部表情数据；对于面部表情数据中的每个深度图像，生成该深度图像对应于预先确定的耳朵动画模型的过程参数；基于面部表情数据中的每个深度图像的过程参数，生成耳朵动画特征。这种方法利用深度图像，能够直接获取表演者面部的三维特征，同时，利用预先确定的耳朵动画模型确定表演者的面部数据中每个深度图像的过程参数，基于有效的面部区域的深度图像的过程参数，方便用户捕捉有效的耳朵动画特征。

技术领域

本公开实施例涉及运动捕捉和数据表示领域，具体涉及一种耳朵动画特征捕获和预处理作用的组合方法、电子设备。

背景技术

随着运动捕捉技术的快速发展，运动捕捉系统在影视、动画制作上被广泛应用。目前，大多数运动捕捉系统通过跟踪粘帖在表演者面部标识点的方式对面部表情进行捕捉，这种捕捉方式对表情具有较大的束缚性，标识点极易脱落，降低了表演者对模型表情的精细化控制，此外，这种捕捉方式依赖于专业的设备来完成，技术复杂度高、成本高。因此，在无任何辅助标识点的条件下，利用运动捕捉技术实现对面部表情的定位以及捕获面部表情特征，已经成为运动捕捉技术中的热点问题。

由于人耳的位置不处于正面的人脸轮廓区域内，目前的运动捕捉技术不能够有效捕捉耳朵的动画特征。

发明内容

本公开实施例提出了一种用于捕捉耳朵动画特征的方法。

第一方面，本公开实施例提供了一种用于捕捉耳朵动画特征的方法，该方法包括：获取表演者的面部表情数据，其中，面部表情数据包括第一数目个深度图像；对于面部表情数据中的每个深度图像，生成该深度图像对应于预先确定的耳朵动画模型的过程参数；基于面部表情数据中的每个深度图像的过程参数，生成耳朵动画特征。

在一些实施例中，获取表演者的面部表情数据，包括：启动深度摄像机；接收深度摄像机返回的视频数据，其中，视频数据包括第一数目帧图像；将视频数据转化为深度图像序列，其中，深度图像序列包括第一数目个深度图像；将深度图像序列保存为面部表情数据。

在一些实施例中，该方法还包括：基于耳朵动画模型，生成面部关键区域内的面部关键点的初始位置信息，其中，面部关键区域包括左眼区域、右眼区域、嘴巴区域，以及，面部关键点的初始位置信息包括左眼左角的初始位置信息、右眼右角的初始位置信息、左眼睑中点的初始位置信息、右眼睑中点的初始位置信息、左嘴角的初始位置信息、右嘴角的初始位置信息。

在一些实施例中，生成该深度图像对应于预先确定的耳朵动画模型的过程参数，包括：基于该深度图像与所述耳朵动画模型，生成表演者的面部关键点的位置信息；将表演者的面部关键点的位置信息保存为所述过程参数。

在一些实施例中，基于面部表情数据中的每个深度图像的过程参数，生成耳朵动画特征，包括：基于该深度图像的过程参数，生成该深度图像对应的面部关键点的过程偏移量；保存该深度图像的过程偏移量，得到耳朵动画特征。

在一些实施例中，基于该深度图像的过程参数，生成该深度图像对应的面部关键点的过程偏移量，包括：将过程参数中的左眼左角位置信息与左眼左角的初始位置信息相匹配，生成左眼左角的过程偏移量；将过程参数中的右眼右角位置信息与右眼右角的初始位置信息相匹配，生成左眼左角的过程偏移量；将过程参数中的左眼睑中点位置信息与左眼睑中点的初始位置信息相匹配，生成左眼睑中点的过程偏移量；将过程参数中的右眼睑中点位置信息与右眼睑中点的初始位置信息相匹配，生成右眼睑中点的过程偏移量；将过程参数中的左嘴角位置信息与左嘴角的初始位置信息相匹配，生成左嘴角的过程偏移量；将过程参数中的右嘴角中点位置信息与右嘴角的初始位置信息相匹配，生成右嘴角的过程偏移量。

在一些实施例中，保存该深度图像的过程偏移量，得到耳朵动画特征，包括：保存该深度图像的过程偏移量，得到面部表情数据中的面部关键点的偏移数据；根据面部表情数据中的面部关键点的偏移数据，确定耳朵的运动情况；基于耳朵的运动情况，生成耳朵动画特征。