[发明专利]三维人脸图像生成方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种三维人脸图像生成方法，其特征在于，包括：

对获取图像中的人脸进行识别，获取第一人脸特征点信息，所述人像特征点用于唯一标识所述人脸；

根据所述第一人脸特征点信息和预先训练的卷积神经网络模型，得到第一三维人脸模型参数信息；

根据所述第一三维人脸模型参数信息对预先获得的三维平均人脸模型进行处理，得到所述人脸对应的三维人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型的训练过程包括如下步骤：

搭建由两层沙漏型卷积神经网络组成的卷积神经网络模型；

获取用于训练所述卷积神经网络模型的数据集，所述数据集中包括若干二维人脸图像和所述二维人脸图像对应的三维人像扫描数据；

对所述二维人脸图像进行预处理得到第二人脸特征点信息；

将所述第二人脸特征点信息输入至所述卷积神经网络模型得到第二三维人脸模型参数信息；

利用交叉熵损失函数对所述卷积神经网络的参数进行优化，直至所述第二三维人脸模型参数信息与所述三维人像扫描数据的损失函数收敛到预设阈值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一三维人脸模型参数信息包括：人脸形状信息、人脸表情信息和人脸姿态信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维人脸模型参数信息对预先获得的三维平均人脸模型进行处理，得到所述人脸对应的三维人脸图像，包括：

根据所述人脸形状信息和所述人脸表情信息对所述三维平均人脸模型进行处理，得到初始三维人脸模型；

根据所述人脸姿态信息对所述初始三维人脸图像进行调整，得到所述人脸对应的三维人脸图像。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对图像中的人脸进行识别，获取第一人脸特征点信息，包括：

识别第一预设数量的特征点，确定所述特征点信息的二维坐标位置；

根据所述二维坐标位置获得代表所述特征点周围第二预设数量像素的第一人脸特征点信息。

6.一种三维人脸图像生成装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于对获取图像中的人脸进行识别，获取第一人脸特征点信息，所述人像特征点用于唯一标识所述人脸；

输出模块，用于根据所述第一人脸特征点信息和预先训练的卷积神经网络模型，得到第一三维人脸模型参数信息；

处理模块，用于根据所述第一三维人脸模型参数信息对预先获得的三维平均人脸模型进行处理，得到所述人脸对应的三维人脸图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括卷积神经网络模型训练模块，所述卷积神经网络模型训练模块包括：

搭建单元，用于搭建由两层沙漏型卷积神经网络组成的卷积神经网络模型；

获取单元，用于获取用于训练所述卷积神经网络模型的数据集，所述数据集中包括若干二维人脸图像和所述二维人脸图像对应的三维人像扫描数据；

预处理单元，用于对所述二维人脸图像进行预处理得到第二人脸特征点信息；

输入单元，用于将所述第二人脸特征点信息输入至所述卷积神经网络模型得到第二三维人脸模型参数信息；

优化单元，用于利用交叉熵损失函数对所述卷积神经网络的参数进行优化，直至所述第二三维人脸模型参数信息与所述三维人像扫描数据的损失函数收敛到预设阈值。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述第一三维人脸模型参数信息包括：人脸形状信息、人脸表情信息和人脸姿态信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于，根据所述人脸形状信息和所述人脸表情信息对所述三维平均人脸模型进行处理，得到初始三维人脸模型；根据所述人脸姿态信息对所述初始三维人脸图像进行调整，得到所述人脸对应的三维人脸图像。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至5中任一项所述的三维人脸图像生成方法。