[发明专利]一种写真照片自动生成方法及装置

说明书

本发明公开了一种写真照片自动生成方法及装置，该方法包括如下步骤：根据原始照片及用户输入的身材信息从样本库中筛选合适的场景模型；通过构建面部三维模型进行面部朝向调整，将调整后的原始照片的面部三维模型投射为面部二维图像；最后采用图像分割技术提取面部二维图像中的面部分割区域，进行面部分割图像的替换与融合。本发明应用于摄影领域将极大地简化摄影过程，降低摄影成本，可以方便的获得大量的写真图像。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种写真照片自动生成方法及装置。

背景技术

生活中，我们常常希望将人物置身于多姿多彩的服装、各种美丽的场景中，例如试穿新衣、婚纱摄影等。除了实地取景意外，我们可以使用计算机视觉技术，对样本库中各种场景中的人物图像进行人脸替换，实现近似的效果。然而由于人脸分割与替换技术的局限性，生成的图像的效果并不理想。虽然样本库中人物的面部图像已被替换，但部分人物的身材特征与实际人物并非特别吻合。面部图像替换之后，样本图像的表情不能得到保留，实际人物的面部表情有时并不合适，影响图片整体的效果。此外，受人脸朝向角度的影响，部分场景下的面部图像无法较好的替换。因此，已有方法难以在自动生成写真照片中取得满意的性能。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种写真照片自动生成方法及装置，解决现有技术中样本库中人物面部表情、身材特征、姿态与实际人物不吻合导致面部图像替换效果欠佳的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种写真照片自动生成方法，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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

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

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。

优选的，参数α的值采用深度卷积神经网络ResNet回归计算得到。

优选的，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。