[发明专利]三维人脸重建方法和装置

说明书

本申请涉及一种三维人脸重建方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待重建人脸图像，定位二维参考点；获取当前三维五官点和待处理三维轮廓点；基于当前三维五官点、待处理三维轮廓点和二维参考点进行姿态估计，得到更新姿态特征；根据更新姿态特征选取更新三维轮廓点，根据更新三维轮廓点和当前三维五官点计算更新形变特征；基于更新姿态特征将更新三维轮廓点和当前三维五官点投影得到二维投影点，根据二维投影点与二维参考点的第一误差信息更新当前三维五官点和待处理三维轮廓点，返回姿态估计的步骤；基于满足第一收敛条件的更新形变特征和更新姿态特征进行重建，得到目标三维人脸。采用本方法提高了三维人脸重建的准确性。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别是涉及一种三维人脸重建方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能和三维技术的发展，出现了三维人脸重建技术，三维人脸重建是计算机视觉和计算机图形学中的一个重要研究课题，广泛应用于人脸识别、人机交互、三维动画领域中。目前，大多是对人脸的三维重建，只有在人脸离摄像机足够远，人脸特征点的位置比较集中的情况下才能正常进行三维人脸重建。然而，在当摄像机与人脸距离较近的时候，对人脸进行三维重建时会产生不真实的效果，从而使得重建的三维人脸不够准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高三维人脸重建准确性的三维人脸重建方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种三维人脸重建方法，所述方法包括：

获取待重建人脸图像，定位待重建人脸图像的二维参考点，二维参考点包括二维五官点和二维轮廓点；

从待重建人脸图像对应的当前三维人脸中选取当前三维五官点，基于待重建人脸图像获取对应的待处理三维轮廓点；

基于当前三维五官点、待处理三维轮廓点和二维参考点进行姿态估计，得到更新姿态特征；

根据更新姿态特征从当前三维人脸中选取更新三维轮廓点，根据更新三维轮廓点和当前三维五官点计算当前三维人脸对应的更新形变特征；

基于更新姿态特征将更新三维轮廓点和当前三维五官点进行透视投影得到二维投影点，根据二维投影点与二维参考点的第一误差信息更新当前三维五官点和待处理三维轮廓点，返回姿态估计的步骤，直到满足第一收敛条件；

基于满足第一收敛条件的更新形变特征和更新姿态特征进行三维人脸重建，得到待重建人脸图像对应的目标三维人脸。

在其中一个实施例中，更新形变特征包括更新表情特征和更新身份特征；

基于满足第一收敛条件的更新形变特征和更新姿态特征进行三维人脸重建，得到待重建人脸图像对应的目标三维人脸，包括：

获取三维人脸形变模型，将满足第一收敛条件的更新表情特征和更新身份特征输入到三维人脸形变模型中，得到三维形变人脸；

基于满足第一收敛条件的更新姿态特征对三维形变人脸进行姿态变换，得到目标三维人脸。

在其中一个实施例中，在基于满足第一收敛条件的更新形变特征和更新姿态特征进行三维人脸重建，得到待重建人脸图像对应的目标三维人脸之后，包括：

获取待重建视频帧中目标物体对应的三维物体，基于满足第一收敛条件的更新姿态特征将三维物体进行姿态转换，得到目标三维物体；

基于目标三维物体和目标三维人脸进行遮挡检测，得到人脸遮挡区域，基于遮挡区域根据三维人脸和目标三维物体生成目标人脸视频帧。

一种三维人脸重建装置，所述装置包括：

二维点定位模块，用于获取待重建人脸图像，定位待重建人脸图像的二维参考点，二维参考点包括二维五官点和二维轮廓点；