[发明专利]一种写真照片自动生成方法及装置

权利要求书

1.一种写真照片自动生成方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

根据提供的包含人物面部的原始照片及人物身材信息，从样本库中选择相适应的场景模型，确定目标写真图像；

分别构建原始照片及目标写真图像的人物面部三维模型；

调整原始照片的人物面部三维模型，使其人物面部朝向与目标写真图像中的人物面部朝向相一致；

将调整后的原始照片的面部三维模型垂直投射为面部二维图像；

根据目标写真图像中的面部替换区域，对二维面部图像进行图像分割，输出与面部替换区域尺寸相同的面部分割图像；

用面部分割图像替换目标写真图像中的面部替换区域，使其与目标写真图像的背景图像相融合。

2.根据权利要求1所述的写真照片自动生成方法，其特征在于，所述人物面部三维模型是采用梯度增强回归树算法提取面部特征点进行构建的。

3.根据权利要求2所述的写真照片自动生成方法，其特征在于，所述面部特征点包括：面部轮廓的形状及分布信息、眼睛的形状及分布信息、鼻子的形状和分布信息、嘴巴的形状及分布信息。

4.根据权利要求2所述的写真照片自动生成方法，其特征在于，构建人物面部三维模型的具体方法如下：

将面部三维模型V分成三部分：基本人脸模型面部形状信息W_Sα和面部表情信息W_Eγ，即

V = v ^ + W s α + W E γ ]]>

其中：α为表示面部形状特征的99维向量，γ为表示面部表情特征的29维向量；

计算参数α，确定面部形状

采用映射函数f，将二维面部特征点p映射至三维模型中，假设二维面部特征点p在面部三维模型中的映射位置为则

V ~ = f ( v ^ ) + f ( W s α ) ]]>

通过映射函数f得到面部特征点二维与三维的映射关系获取三维面部特征点；

根据三维面部特征点确定人物面部三维模型的姿态及面部表情。

5.根据权利要求4所述的写真照片自动生成方法，其特征在于，参数α的值采用深度卷积神经网络ResNet回归计算得到。

6.根据权利要求4所述的写真照片自动生成方法，其特征在于，进行面部图像替换时，保留目标写真图像的面部表情特征信息。