[发明专利]三维人脸重建方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种三维人脸重建方法，其特征在于，所述三维人脸重建方法包括：

步骤101、获取目标人脸的人脸参考图像集，所述人脸参考图像集包括至少两幅人脸参考图像；

步骤102、对所述人脸参考图像集中各幅所述人脸参考图像进行人脸特征点标定，各幅所述人脸参考图像标定出q个特征点，q为大于或等于1的正整数；

步骤103、基于标定的特征点像素坐标对参考模型进行全局轮廓变形，得到全局轮廓形变后的初始人脸模型，所述参考模型为一个已知的三维人脸模型；

步骤104、对所述初级人脸模型采用基于法线的光度立体技术进行光度法线重建，估算得到所述目标人脸的目标人脸模型的表面法向量。

步骤105、基于所述目标人脸模型的表面法向量，使用网格变形技术利用优化后的法线迭代生成所述目标人脸模型；

步骤106、显示或保存所述目标人脸模型。

2.根据权利要求1所述的三维人脸重建方法，其特征在于，第i幅所述人脸参考图像表示成I_i＝(u，v)，所述特征点像素坐标记为二维矩阵W_i，矩阵维度为2*q。

3.根据权利要求2所述的三维人脸重建方法，其特征在于，所述q的取值为68。

4.根据权利要求1所述的三维人脸重建方法，其特征在于，所述步骤103包括：采用基于标定点约束的拉普拉斯Laplacian变形技术，基于标定的特征点像素坐标对参考模型进行全局轮廓变形，得到全局轮廓形变后的初始人脸模型。

5.根据权利要求4所述的三维人脸重建方法，其特征在于，所述采用基于标定点约束的Laplacian变形技术，基于标定的特征点像素坐标对参考模型进行全局轮廓变形，得到全局轮廓形变后的初始人脸模型具体包括：

将所述初始人脸模型表面离散为一个含个顶点的三维网格，其对应的三维坐标表示成矩阵X，采用以下公式计算得到全局轮廓形变后的所述初始人脸模型顶点的三维坐标矩阵X,所述三维坐标矩阵X用于表示所述初始人脸模型：

其中，

P_i为第i幅图像对应的投影矩阵，P_i^k表示第k次迭代的第i幅图像对应的投影矩阵，X₀表示参考模型对应的p个顶点的三维网格坐标，二维矩阵W_i如2中介绍为图像上标定的特征点像素坐标，λ_l为权重系数。D_i是一个对角矩阵，若第i幅图像上有对应特征点则D_ii＝1，否则为0；，

是Laplacian Beltrami算子的离散化，是一个对称矩阵，其中每项为，这里α_i，j和β_i，j边ij相对的两个角。

6.根据权利要求1所述的三维人脸重建方法，其特征在于，所述步骤104包括采用以下公式进行光度法线重建，经过多次迭代估算得到目标人脸模型的表面法向量n_j：

式中：M_i，j表示顶点j在第i幅图像上的光照强度，ρ_j为顶点j点处的反射率，n_j³表示当前模型在对应顶点j处的表面法向量，λ_m为权重因子,L_i＝[k_a,k_dl_i]^T表示第i幅图像的光源方向矩阵，其中k_a为环境系数，k_d为散射系数，l_i为光源方向。首先初始化所有的ρ_j＝1和n_i为当前模型的法线，先估算出L_i，然后固定n_i求解ρ_i,最后估算n_i，这样经过多次迭代能够更准备地估算出表面法向量。

7.根据权利要求1所述的三维人脸重建方法，其特征在于，所述步骤105中使用的网格变形技术包括：Laplacian变形技术。