[发明专利]一种利用深度学习在多移动终端视频人物换脸的方法

权利要求书

1.一种利用深度学习在多移动终端视频人物换脸的方法，其特征在于：它包括如下步骤：

步骤一、获取多人脸视频中不同人脸的图像子集：在移动终端M₁上获取含多人脸的基准视频A中不同人脸的图像子集；根据人脸不同将图像集分为{a₁、a₂…a_n}；

步骤二、在移动终端M₂、M₃…M_n+1上传并生成想要替换的人脸图像集：根据多个移动终端上传的视频或图片对应生成想要替换的人脸图像集{b₁、b₂…b_n}；

步骤三、训练生成模型并与基准视频A合成多人换脸视频：通过机器深度学习将a₁替换为b₁,a₂替换为b₂，…a_n替换为b_n，训练出模型；

利用生成的模型与含多人脸的基准视频A合成多人换脸视频。

2.根据权利要求1所述一种利用深度学习在多移动终端视频人物换脸的方法，其特征在于：在步骤一中，获得图像集{a₁、a₂…a_n}的过程为：

获取多人脸视频中不同人脸的图像子集包含移动终端M₁，所述移动终端M₁通过“多人脸换脸应用”上传基准视频A，所述多人脸换脸应用自动获取视频A每秒传输帧数，截取出视频中所有的人脸图片集，并自动删选掉不清晰和错误的图片。

3.根据权利要求1所述一种利用深度学习在多移动终端视频人物换脸的方法，其特征在于：在步骤二中，多个移动终端M₂、M₃，…M_n+1分别上传并对应生成想要替换的人脸图像集{b₁、b₂…b_n}是指：所述移动终端M₂选定被替换的a₁人脸集并上传单人脸视频B1，自动获取所述视频B每秒传输帧数，生成人脸图片集b₁；所述移动终端M₃选定并上传被替换的a₂人脸集并上传单人脸图片集B2，生成人脸图片集b₂；所属移动终端M_n+1选定并上传被替换的a_n人脸集，生成人脸图片集b_n。

4.根据权利要求3所述一种利用深度学习在多移动终端视频人物换脸的方法，其特征在于：生成替换人脸集包括截取视频方式和图片直接生成方式，所述截取视频方式是通过上传单人脸视频B1，获取每秒帧数，将视频处理成图片并生成人脸图片集b₁，所述图片直接生成方式是通过上传单脸图片集B2，截取出人脸图片集并生成人脸图片集。

5.根据权利要求1所述一种利用深度学习在多移动终端视频人物换脸的方法，其特征在于：在步骤三中，获得训练生成模型并与基准视频A合成多人换脸视频的过程为：

步骤a.先设定训练损失值；

步骤b.判断是否在本地训练，如果在本地训练则执行步骤c，否则执行步骤d；

步骤c.利用移动终端CPU或显卡训练；

步骤d.上传图片集{a₁、a₂…a_n}、{b₁、b₂…b_n}在服务端训练；

步骤e.判断训练是否超时，如果训练超时直接结束，否则执行步骤f；

步骤f.达到预设训练损失值；

步骤g.生成模型并通知用户；

步骤h.判断是否需要继续训练，如果是则调整预设训练损失值重复步骤e-h，如果不需要则利用生成的模型和基准视频A合成多人换脸视频。