[发明专利]三维人脸模型的构建方法、装置、设备及存储介质有效
申请号: | 202010544664.X | 申请日: | 2020-06-15 |
公开(公告)号: | CN111652974B | 公开(公告)日: | 2023-08-25 |
发明(设计)人: | 林祥凯;王盛;暴林超 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06T15/04 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 张所明 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 三维 模型 构建 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种三维人脸模型的构建方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标对象的n个人脸图像对,一个人脸图像对包括一种头部姿态下的人脸彩色图像和人脸深度图像,所述n为正整数;
基于所述目标对象的人脸关键点在所述人脸图像对中的位置信息和深度信息,获取所述人脸关键点的三维坐标信息;
将所述人脸关键点的三维坐标信息与三维形变模型库中的基础三维人脸模型进行初步拟合,生成初步拟合的三维人脸模型;
从所述初步拟合的三维人脸模型的非关键点区域,采样获取三维非关键点,所述非关键点区域是指所述初步拟合的三维人脸模型中人脸关键点未覆盖的区域;
获取所述三维非关键点在所述人脸图像对中映射的位置信息和深度信息;
基于所述三维非关键点在所述人脸图像对中映射的位置信息和深度信息,对所述初步拟合的三维人脸模型进行二次拟合,生成所述目标对象的三维人脸模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述人脸关键点的三维坐标信息与三维形变模型库中的基础三维人脸模型进行初步拟合,生成初步拟合的三维人脸模型,包括:
根据所述人脸关键点的三维坐标信息,确定第一拟合系数,所述第一拟合系数用于拟合所述初步拟合的三维人脸模型与所述目标对象的人脸图像对之间的相似性;
基于所述第一拟合系数,对所述三维形变模型库中的基础三维人脸模型进行初步拟合,生成所述初步拟合的三维人脸模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述人脸关键点的三维坐标信息,确定第一拟合系数,包括:
构建第一能量函数,所述第一能量函数包括第一三维关键点参数项、第一二维关键点参数项和第一正则项;其中,所述第一三维关键点参数项用于控制所述初步拟合的三维人脸模型中筛选后的人脸关键点的位置满足对应的三维坐标信息,所述筛选后的人脸关键点是指去除非对称的人脸关键点后得到的人脸关键点,所述第一二维关键点参数项用于控制所述初步拟合的三维人脸模型中人脸关键点的位置满足对应的三维坐标信息,所述第一正则项用于控制所述初步拟合的三维人脸模型的形状趋于合理形状;
基于所述人脸关键点的三维坐标信息和所述第一能量函数,确定满足第一条件的所述第一拟合系数,所述第一条件包括所述第一能量函数取最小值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述构建第一能量函数之前,还包括:
基于所述人脸关键点的对称性,根据所述人脸关键点的三维坐标信息将所述人脸关键点放置在对称坐标系中;其中,所述人脸关键点的对称轴与所述对称坐标系的对称轴重合;
获取所述人脸关键点中的对称关键点在所述对称坐标系中的坐标信息;
响应于所述坐标信息不满足所述对称坐标系对应的对称规则,去除对应的所述对称关键点,得到筛选后的人脸关键点。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述三维非关键点在所述人脸图像对中映射的位置信息和深度信息,对所述初步拟合的三维人脸模型进行二次拟合,生成所述目标对象的三维人脸模型,包括:
基于所述三维非关键点在所述人脸图像对中映射的位置信息和深度信息,获取所述三维非关键点的三维坐标信息;
根据所述三维非关键点的三维坐标信息,确定第二拟合系数,所述第二拟合系数用于拟合所述目标对象的三维人脸模型与所述目标对象的人脸图像对之间的相似性;
基于所述第二拟合系数,对所述初步拟合的三维人脸模型进行二次拟合,生成所述目标对象的三维人脸模型。
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