[发明专利]一种分区域的表情迁移方法和系统

权利要求书

1.一种分区域的表情迁移方法，其特征在于，包括以下内容：

获取目标图像，并对目标图像进行处理，以获取目标图像中面部图像的关键特征点；

将关键特征点输入至图像处理模型，以使得图像处理模型根据关键特征点将面部图像划分成若干区域，并对每个区域进行单独训练，以获取每个区域的表情迁移图像；

将各区域的表情迁移图像进行融合，以获取完整的结果图像。

2.根据权利要求1所述一种分区域的表情迁移方法，其特征在于，所述获取目标图像，并对目标图像进行处理，以获取目标图像中面部图像的关键特征点，包括以下内容：

根据预设面部模板识别获取目标图像中面部轮廓图像；

判断面部轮廓图像和预设面部模板的近似值，当近似值大于预设值时，输出面部图像。

3.根据权利要求1所述一种分区域的表情迁移方法，其特征在于，所述将关键特征点输入至已训练的图像处理模型，以使得图像处理模型根据关键特征点将面部图像划分成若干区域，并对每个区域进行单独训练，以获取每个区域的表情迁移图像，其中，图像处理模型包括分类器，以通过分类器预测每个区域的表情迁移图像的逼真度，并通过逼真度对每个区域的表情迁移图像进行迭代更新，以改善每个区域的表情迁移图像的逼真度。

4.根据权利要求3所述一种分区域的表情迁移方法，其特征在于，所述图像处理模型采用Cycle-GAN。

5.根据权利要求3所述一种分区域的表情迁移方法，其特征在于，所述将关键特征点输入至已训练的图像处理模型，以使得图像处理模型根据关键特征点将面部图像划分成若干区域，并对每个区域进行单独训练，以获取每个区域的表情迁移图像，其中，依据在表情迁移过程中人脸各个区域的易变换程度，将人脸划分成左眼、右眼、嘴部和剩余人脸部分。

6.根据权利要求1所述一种分区域的表情迁移方法，其特征在于，所述将各区域的表情迁移图像进行融合，以获取完整的结果图像，还包括以下内容：

通过像素加权融合算法平滑结果图像的边界。

7.一种分区域的表情迁移系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标图像，并对目标图像进行处理，以获取目标图像中面部图像的关键特征点；

训练模块，用于将关键特征点输入至图像处理模型，以使得图像处理模型根据关键特征点将面部图像划分成若干区域，并对每个区域进行单独训练，以获取每个区域的表情迁移图像；

融合模块，用于将各区域的表情迁移图像进行融合，以获取完整的结果图像。

8.根据权利要求7所述一种分区域的表情迁移系统，其特征在于，获取模块包括：

识别模块，用于根据预设面部模板识别获取目标图像中面部轮廓图像；

判断模块，用于判断面部轮廓图像和预设面部模板的近似值，当近似值大于预设值时，输出面部图像。