[发明专利]一种大尺度人脸变形方法

权利要求书

1.一种大尺度人脸变形方法，其特征在于，包括以下步骤：

S10，根据已有人脸特征点识别算法得到若干个人脸特征点；

S20，由眉部特征点和当前人脸框大小计算出额部特征点，公式如下：

P_head.x＝P_eyebrow.x

P_head.y＝P_eyebrow.y-αH_face

其中α为增益系数，H_face为当前人脸框高度；P_head.x，P_head.y分别为计算所得额头特征点x，y轴坐标；P_eyebrow.x，P_eyebrow.y分别为特定眉部特征点x，y轴坐标；

由鼻翼特征点和脸部轮廓计算出脸颊特征点，公式如下：

P_face.xy＝(P_profile.xy+P_nose.xy)/2.0

其中P_face.xy为计算所得脸颊特征点坐标；P_profile.xy为特定脸部轮廓点坐标；P_nose.xy为特定鼻翼部特征点坐标；

增加额外的特征点可覆盖当前人脸识别算法不能识别标记的区域，继而增加人脸可形变区域；

S30，从上述所有特征点中任意选取n个点作为控制顶点，其中3＜＝n＜＝特征点个数，若预期形式为人脸对称变形模式，则只需选取一侧特征点，其对称特征点自动成为控制顶点；若为非对称变形模式，则控制点即为被选取的特征点；

S40，根据给定形变约束条件和控制顶点，通过移动最小二乘法MLS计算得到形变后的所有人脸特征点的坐标，由此算法得到的特征点使得人脸变形后更为自然，MLS表达式为：

f_v(x)＝(x-p^*)M+q^*

其中x为当前点v坐标，f_v(x)为形变后坐标，p*和q*分别为形变前控制点的加权求和和重心位置，M为仿射变换矩阵；

S50，采用B样条插值分别对变形前后的特征点进行插值处理，提高特征点密度，减少变形，尤其是拉伸变大等变形产生的棱角，提高大尺度变形后人脸边缘光滑度；

S60，对插值后未经变形的特征点进行三角剖分，得到所有三角形顶点对应索引；

S70，将变形前特征点位置转换成纹理坐标，

UV_x＝P_x/width；

UV_y＝P_y/height；

其中UV_x，UV_y分别为纹理x，y轴坐标；P_x，P_y分别为变形前特征点x，y轴坐标；width为纹理宽度；height为纹理高度；

变形后特征点位置转换成顶点位置，

其中Pos_x，Pos_y分别为顶点x，y轴坐标，Px，Py分别为变形前特征点x，y轴坐标；width为纹理宽度；height为纹理高度；

加上三角剖分得到的顶点索引，通过OpenGL渲染得到最终人脸大尺度变形后的效果。

2.如权利要求1所述的大尺度人脸变形方法，其特征在于，B样条插值表达式为：

其中，d_i(i＝0，1...n)为控制顶点特征点坐标，N_i，k为k次规范B样条基函数，最高次数是k，其中i＝0，1...n。

3.如权利要求1或2所述的大尺度人脸变形方法，其特征在于，形变约束条件包括形变强度，是否对称形变，形变量和形变点索引。