光照估计方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108805970A(43)申请公布日2018.11.13(21)申请号201810413655.X(22)申请日2018.05.03(71)申请人百度在线网络技术（北京）有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层(72)发明人董维山王宇亮陈玉娴王群赵英瑞(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201代理人宋合成(51)Int.Cl.G06T15/50(2011.01)权利要求书2页说明书9页附图5页(54)发明名称光照估计方法及装置(57)摘要本发明提出一种光照估计方法及装置，其中，光照估计方法包括：采用模拟光照模型对三维人脸模型进行仿真光照投射，渲染得到多张二维图片；为每张所述二维图片标注对应的所述模拟光照模型的光照参数；对所述二维图片进行人脸检测，截取检测到的人脸区域，得到二维人脸图片；根据多张所述二维人脸图片的像素采样值和所述二维人脸图片标注的所述光照参数，训练得到光照估计模型。该光照估计方法及装置，降低了光照参数的获取难度和成本，且能够覆盖所有可能的光照条件，提高了光照估计模型的精确度。CN108805970ACN108805970A权利要求书1/2页1.一种光照估计方法，其特征在于，包括以下步骤：采用模拟光照模型对三维人脸模型进行仿真光照投射，渲染得到多张二维图片；为每张所述二维图片标注对应的所述模拟光照模型的光照参数；对所述二维图片进行人脸检测，截取检测到的人脸区域，得到二维人脸图片；根据多张所述二维人脸图片的像素采样值和所述二维人脸图片标注的所述光照参数，训练得到光照估计模型。2.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，还包括：对目标二维图片进行人脸检测，截取检测到的人脸区域，得到目标二维人脸图片；采用所述光照估计模型，对所述目标二维人脸图片的光照参数进行估计。3.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，所述采用模拟光照模型对三维人脸模型进行仿真光照投射包括：采用所述模拟光照模型对6自由度姿态下的所述三维人脸模型进行仿真光照投射，所述6自由度包括三维空间位置坐标和三维旋转角度。4.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，所述训练得到光照估计模型包括：通过最小化预定义的光照参数误差函数，训练得到所述光照估计模型。5.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，所述训练得到光照估计模型包括：采用卷积深度神经网络算法，训练得到所述光照估计模型。6.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，所述根据多张所述二维人脸图片的像素采样值和所述二维人脸图片标注的所述光照参数，训练得到光照估计模型之前，还包括：对所述二维人脸图片进行预处理操作，所述预处理操作包括以下操作中的任意一种或多种的组合：二值化、灰度化、对比度增强、旋转、镜像和平移。7.根据权利要求2所述的光照估计方法，其特征在于，所述目标二维图片为摄像头采集的帧图像或视频文件切分得到的帧图像。8.根据权利要求7所述的光照估计方法，其特征在于，若所述目标二维图片为所述视频文件切分得到的帧图像，则所述对所述目标二维人脸图片的光照参数进行估计之后，还包括：根据估计到的多张所述目标二维人脸图片的光照参数，进行后处理操作，所述后处理操作包括以下操作中的任意一种或多种的组合：计算平均值、获取中位数、使用时域滑动窗口计算移动平均值和滤波。9.一种光照估计装置，其特征在于，包括：渲染模块，用于采用模拟光照模型对三维人脸模型进行仿真光照投射，渲染得到多张二维图片；标注模块，用于为每张所述二维图片标注对应的所述模拟光照模型的光照参数；第一截取模块，用于对所述二维图片进行人脸检测，截取检测到的人脸区域，得到二维人脸图片；训练模块，用于根据多张所述二维人脸图片的像素采样值和所述二维人脸图片标注的2CN108805970A权利要求书2/2页所述光照参数，训练得到光照估计模型。10.根据权利要求9所述的光照估计装置，其特征在于，还包括：第二截取模块，用于对目标二维图片进行人脸检测，截取检测到的人脸区域，得到目标二维人脸图片；估计模块，用于采用所述光照估计模型，对所述目标二维人脸图片的光照参数进行估计。11.根据权利要求9所述的光照估计装置，其特征在于，所述渲染模块具体用于：采用所述模拟光照模型对6自由度姿态下的所述三维人脸模型进行仿真光照投射，所述6自由度包括三维空间位置坐标和三维旋转角度。12.根据权利要求9所述的光照估计装置，其特征在于，所述训练模块具体用于：通过最小化预定义的光照参数误差函数，训练得到所述光照估计模型。13.根据权利要求9所述的光照估计装置，其特征在于，所述训练模块具体用于：采用卷积深度神经网络算法，训练得到所述光照估计模型。14.