[发明专利]人脸姿态迁移方法和计算机存储介质

权利要求书

1.一种人脸姿态迁移方法，其特征在于，包括如下步骤：

将原始人脸图像输入深度卷积网络以提取第一特征；

将所述第一特征、目标人脸姿态特征和多个基准人脸姿态特征输入到渐进式人脸姿态迁移神经网络模型中进行渐进式姿态迁移，以生成目标人脸图像，

其中，

所述第一特征包括原始人脸姿态特征和原始人脸外观特征，

所述目标人脸图像的人脸姿态特征与所述目标人脸姿态特征相同，所述目标人脸图像的人脸外观特征与所述原始人脸外观特征相同；

所述渐进式人脸姿态迁移神经网络模型的生成器限定在原始人脸姿态特征和目标人脸姿态特征之间经过一个或多个中间人脸姿态特征的人脸姿态迁移路径，所述一个或多个中间人脸姿态特征属于多个基准人脸姿态特征；

所述渐进式人脸姿态迁移神经网络模型的生成器包括按顺序级联的多个局部人脸姿态迁移模块，

所述局部人脸姿态迁移模块包括注意力机制掩码层、局部姿态单元和局部外观单元；

所述局部姿态单元用于在所述人脸姿态特征迁移路径中的两个相邻的中间人脸姿态特征之间或者在所述原始人脸姿态特征与一个中间人脸姿态特征之间或者在一个中间人脸姿态特征与所述目标人脸姿态特征之间进行人脸姿态迁移；

所述注意力机制掩码层用于根据所述人脸姿态迁移的计算的结果，指导所述局部外观单元进行外观特征的更新。

2.根据权利要求1所述的人脸姿态迁移方法，其特征在于，

沿着所述渐进式人脸姿态迁移神经网络模型的生成器中数据传输的方向，所述生成器还包括在所述按顺序级联的多个局部人脸姿态迁移模块的上游的编码器和在所述按顺序级联的多个局部人脸姿态迁移模块下游的解码器。

3.根据权利要求1所述的人脸姿态迁移方法，其特征在于，

所述渐进式人脸姿态迁移神经网络模型的判别器包括外观判别器和姿态判别器，所述渐进式人脸姿态迁移神经网络模型的判别器的输出结果为所述外观判别器的输出结果和所述姿态判别器的输出结果两者的乘积。

4.根据权利要求1所述的人脸姿态迁移方法，其特征在于，

所述多个基准人脸姿态特征是利用聚类方法从所收集的人脸图像库提取得到的。

5.根据权利要求4所述的人脸姿态迁移方法，其特征在于，

所述多个基准人脸姿态特征是利用K均值聚类方法从所收集的人脸图像库提取得到的。

6.根据权利要求5所述的人脸姿态迁移方法，其特征在于，

所述多个基准人脸姿态特征被根据姿态角度进行标注。

7.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。