[发明专利]一种基于深度学习的视频人物面部替换方法在审
| 申请号： | 201910050734.3 | 申请日： | 2019-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN109754364A | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 徐建军;汪尚华;罗志忠;王关青;楼百宏 | 申请（专利权）人： | 杭州富阳优信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T11/60;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 311400 浙江省杭州市富阳*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的视频人物面部替换方法，工选取一定数量的被替换人物以及目标人物的面部影像资料，训练影像输入训练模型，得出被替换人物以及目标人物的特征值，以特征值自主在互联网中检索提取更多影像资料，截取影像资料中的面部部分，将输出层的面部特征组合至面部整体轮廓中，作为面部表情，建立表情深度学习模型，将面部表情作为可见层，将面部表情对应轮廓的变化作为第一隐藏层，将情绪特征作为输出层；将待替换视频每帧画面输入至表情深度学习模型中，分析出对应的情绪特征，将对应情绪特征的被替换人物面部表情替换为目标人物的面部表情；本发明实施中，降低视频角色替换中图像处理的工作时间。 | ||
| 搜索关键词： | 替换 面部表情 目标人物 情绪特征 人物面部 视频 影像资料 表情 输出层 学习 面部特征 面部影像 图像处理 训练模型 训练影像 整体轮廓 可见层 隐藏层 帧画面 截取 检索 互联网 角色 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的视频人物面部替换方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤S1，采集多组被替换人物以及目标人物的面部影像资料；步骤S2，训练面部特征部位的深度学习模型，包括，步骤S2.1，将面部影像中的输入像素作为模型的可见层，步骤S2.2，将色块的边界作为第一隐藏层，步骤S2.3，将边界组成的轮廓作为第二隐藏层，步骤S2.4，将面部特征部位作为输出层；步骤S3，将输出层的面部特征组合至面部整体轮廓中，作为面部表情，建立并训练表情深度学习模型，包括，步骤S3.1，将面部表情作为可见层，步骤S3.2，将面部表情对应轮廓的变化作为第一隐藏层，步骤S3.2，将情绪特征作为输出层；步骤S4，将待替换视频每帧画面输入至表情深度学习模型中，分析出对应的情绪特征；步骤S5，根据步骤S4中得出的情绪特征，将对应情绪特征的被替换人物面部表情替换为目标人物的面部表情；步骤S6，将步骤S5中替换后画面帧重新组合为视频。
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