[发明专利]动态人脸图像重建的方法及装置

权利要求书

1.一种动态人脸图像重建的方法，其特征在于，包括：

提取第一类神经响应数据，并根据所述第一类神经响应数据和预设的人脸图像重建模型，获取人脸基础图像；所述第一类神经响应数据为从待测用户的大脑初级视觉皮层脑区获取的神经响应数据；

提取第二类神经响应数据，并根据所述第二类神经响应数据和预设的人脸表情重建模型，获取人脸表情图像；所述第二类神经响应数据为从待测用户的后侧颞上沟和杏仁核脑区获取的神经响应数据；

提取第三类神经响应数据，并根据所述第三类神经响应数据和预设的人脸身份重建模型，获取人脸身份图像；所述第三类神经响应数据为从待测用户的自梭状回面孔加工区脑区和前侧颞叶脑区获取的神经响应数据；

根据所述人脸基础图像、所述人脸表情图像和所述人脸身份图像，获取动态人脸图像；

所述根据所述人脸基础图像、所述人脸表情图像和所述人脸身份图像，获取动态人脸图像，包括：

将所述人脸基础图像、所述人脸表情图像和所述人脸身份图像的平均图像，确定为所述动态人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类神经响应数据和预设的人脸图像重建模型，获取人脸基础图像，包括：

根据如下公式一和所述第一类神经响应数据，获取人脸基础图像；

其中，X_{G_RECON}是所述人脸基础图像，是人脸图像重建模型中预设的动态人脸基础图像样本的平均图像，Y_test是所述第一类神经响应数据，是人脸图像重建模型中预设的动态人脸基础图像样本引起的第一类神经响应数据样本的平均数据，s_test是中Y_test的投影坐标，t_test是X_{G_RECON}的投影坐标，W_train是人脸图像重建模型中s_test-t_test变换矩阵，U_train是人脸图像重建模型中Y_test的特征向量，V_train是人脸图像重建模型中预设的动态人脸基础图像样本的特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一类神经响应数据和预设的人脸图像重建模型，获取人脸基础图像之前，还包括：

获取动态人脸基础图像训练样本和以所述动态人脸基础图像样本引起的第一类神经响应数据训练样本；

以所述动态人脸基础图像样本为输出量、以所述第一类神经响应数据样本为输入量，通过如下公式二对s-t变换矩阵、第一类神经响应数据样本的特征向量和动态人脸基础图像训练样本的特征向量进行参数学习，获取人脸图像重建模型中s_test-t_test变换矩阵、人脸图像重建模型中第一类神经响应数据样本的特征向量、人脸图像重建模型中人脸基础图像的特征向量，

其中，X是所述动态人脸基础图像样本，是X的平均图像，Y是所述第一类神经响应数据样本，是Y的平均数据，s是Y的投影坐标，t是X的投影坐标，W是所述s-t变换矩阵，U是Y的特征向量，V是X的特征向量；

根据所述人脸图像重建模型中s_test-t_test变换矩阵、所述人脸图像重建模型中第一类神经响应数据样本的特征向量、所述人脸图像重建模型中人脸基础图像的特征向量，获取人脸图像重建模型。