人脸图像合成方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号CN107644455B(45)授权公告日2022.02.22(21)申请号201710949855.2G06T15/04(2011.01)(22)申请日2017.10.12G06T15/50(2011.01)(65)同一申请的已公布的文献号(56)对比文件申请公布号CN107644455ACN101004791A,2007.07.25CN101976453A,2011.02.16(43)申请公布日2018.01.30CN105160312A,2015.12.16(73)专利权人北京旷视科技有限公司CN101216889A,2008.07.09地址100000北京市海淀区科学院南路2号US2007229498A1,2007.10.04A座313韩松等.GPU加速的三维人脸真实表情合专利权人北京迈格威科技有限公司成.《计算机辅助设计与图形学学报》.2011,第23(72)发明人马里千高端卷(第5期),第747-755页.韩松等.GPU加速的三维人脸真实表情合机构北京超凡志成知识产权代理(74)专利代理成.《计算机辅助设计与图形学学报》.2011,第23事务所(普通合伙)11371卷(第5期),第747-755页.代理人宋南审查员徐灿(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)权利要求书4页说明书11页附图3页(54)发明名称人脸图像合成方法和装置(57)摘要本发明提供了人脸图像合成方法和装置，包括：通过获取参数化的人脸三维模型数据；将获取的参数化的人脸三维模型数据进行处理，得到特征数据；然后将特征数据和获取到的渲染参数通过渲染算法进行渲染合成，得到人脸图像，从而可以通过系统自动合成人脸图像，并进行自动标注人脸特征，能够提高采集效率，并降低成本。CN107644455BCN107644455B权利要求书1/4页1.一种人脸图像合成方法，其特征在于，所述方法包括：获取参数化的人脸三维模型数据，所述参数化的人脸三维模型数据包括参数化的人头三维模型数据、参数化的人脸表情模型数据、参数化的人头材质模型数据和参数化的环境光照模型数据中的至少一种；根据所述参数化的人脸三维模型数据对应的权重，对所述参数化的人脸三维模型数据进行处理，得到特征数据，所述特征数据包括人头三维模型、人脸表情、人头材质和环境光照中的至少一种，所述人头三维模型用于表示人脸和头发的形状；其中，所述参数化的人脸三维模型数据包括平均人脸三维模型数据和多个残差人脸三维模型数据；所述平均人脸三维模型数据表示根据采集到的人脸三维模型数据得到的平均模型数据；所述将所述参数化的人脸三维模型数据进行处理，得到特征数据的步骤，包括：根据所述平均人脸三维模型数据、所述多个残差人脸三维模型数据以及所述多个残差人脸三维模型数据分别对应的权重，得到特征数据；获取渲染参数，并将所述渲染参数和所述特征数据通过渲染算法进行渲染合成，得到人脸图像；其中，渲染参数包括人头参数和虚拟摄像机参数。2.根据权利要求1所述的人脸图像合成方法，其特征在于，所述参数化的人脸三维模型数据是通过以下方法得到的：采集多个人脸三维模型数据；将所述多个人脸三维模型数据进行参数化，得到所述参数化的人脸三维模型数据。3.根据权利要求1或2所述的人脸图像合成方法，其特征在于，所述参数化的人头三维模型数据包括平均人头三维模型数据和多个残差人头三维模型数据，所述将所述参数化的人脸三维模型数据进行处理，得到特征数据，包括：确定所述多个残差人头三维模型数据分别对应的第一权重值；根据所述多个残差人头三维模型数据分别对应的所述第一权重值、所述多个残差人头三维模型数据和所述平均人头三维模型数据，得到所述人头三维模型。4.根据权利要求1或2所述的人脸图像合成方法，其特征在于，所述参数化的人脸表情模型数据包括平均人脸表情模型数据和多个残差人脸表情模型数据，所述将所述参数化的人脸三维模型数据进行处理，得到特征数据，包括：确定所述多个残差人脸表情模型数据分别对应的第二权重值；根据所述多个残差人脸表情模型数据分别对应的所述第二权重值、所述多个残差人脸表情模型数据和所述平均人脸表情模型数据，得到所述人脸表情。5.根据权利要求1或2所述的人脸图像合成方法，其特征在于，所述人头材质包括皮肤材质，所述参数化的人头材质模型数据包括平均皮肤材质数据和多个残差皮肤材质数据，所述将所述参数化的人脸三维模型数据进行处理，得到特征数据，包括：确定所述多个残差皮肤材质数据分别对应的第三权重值；根据所述多个残差皮肤材质数据分别对应的所述第三权重值、所述多个残差皮肤材质数据以及所述平均皮肤材质数据，得到所述皮肤材质；或者，2CN107644455B权利要求书2/4页所述人头材质包括毛发材质，所述参数化的