[发明专利]一种人脸表情捕捉方法、装置、存储介质及终端

权利要求书

1.一种人脸表情捕捉方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别人脸图像并提取待识别人脸图像的目标隐式编码；

将所述待识别人脸图像与所述目标隐式编码输入预先训练的人脸表情捕捉模型中，输出所述待识别人脸图像对应的人脸表情信息；其中，

所述人脸表情信息是根据人脸表情特征生成的，所述人脸表情特征是将提取的多种特征进行融合后生成的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别人脸图像并提取待识别人脸图像的目标隐式编码，包括：

获取待识别人脸图像；

采用元学习器在预先生成的随机隐式编码矩阵中提取待识别人脸图像的目标隐式编码。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按照以下步骤得到预先生成的随机隐式编码矩阵，包括：

采集人脸表情数据；

计算所述人脸表情数据的先验分布；

根据所述先验分布构建随机隐式编码矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的人脸表情捕捉模型包括通用特征提取模块、身份ID提取模块、表情提取模块、表情优化模块、头部姿态提取模块以及融合模块；

所述将所述待识别人脸图像与所述目标隐式编码输入预先训练的人脸表情捕捉模型中，输出所述待识别人脸图像对应的人脸表情信息，包括：

将所述待识别人脸图像输入所述通用特征提取模块中，输出待识别人脸图像的特征空间；

采用所述目标隐式编码以及所述身份ID提取模块从所述特征空间中提取所述待识别人脸图像对应的身份ID特征；

采用所述表情提取模块以及所述表情优化模块从所述特征空间中提取所述待识别人脸图像对应的最终表情特征；

采用所述头部姿态提取模块从所述特征空间中提取所述待识别人脸图像对应的头部姿态特征；

将所述身份ID特征、最终表情特征以及所述头部姿态特征输入所述融合模块中进行特征融合，输出所述待识别人脸图像对应的人脸表情特征；

根据所述人脸表情特征恢复所述待识别人脸图像对应的人脸表情信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述表情提取模块以及所述表情优化模块从所述特征空间中提取所述待识别人脸图像对应的最终表情特征，包括：

采用所述表情提取模块从特征空间中提取所述待识别人脸图像对应的不同人脸区域的区域特征；

获取与所述待识别人脸图像所关联的多张不同光照条件下的自然表情图像；

采用所述表情优化模块提取多张不同光照条件下的自然表情图像的自然表情特征；

根据所述不同人脸区域的区域特征与提取的自然表情特征确定所述待识别人脸图像对应的最终表情特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述不同人脸区域的区域特征与提取的自然表情特征确定待识别人脸图像对应的最终表情特征，包括：

将所述不同人脸区域的区域特征与提取的自然表情特征进行特征融合，得到第一特征；

对所述多张不同光照条件下的自然表情图像进行表情编码操作，得到第二特征；

将所述第一特征与所述第二特征进行差值计算，得到所述待识别人脸图像对应的最终表情特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照以下步骤生成预先训练的人脸表情捕捉模型，包括：

采集并标注多个人脸表情数据，得到标注后的人脸表情数据；

对标注后的人脸表情数据进行数据增强，得到增强数据；

创建人脸表情捕捉模型；

获取所述增强数据中每个数据的隐式编码；

将所述增强数据中每个数据以及与其对应的所述隐式编码依次输入所述人脸表情捕捉模型中进行模型训练，输出模型损失值；

当所述模型损失值到达最小时，生成预先训练的人脸表情捕捉模型。