[发明专利]二维图像处理方法及执行所述方法的设备在审

专利信息
申请号: 201980006687.0 申请日: 2019-12-06
公开(公告)号: CN111557022A 公开(公告)日: 2020-08-18
发明(设计)人: 伊万·维克托罗维奇·格拉齐斯托夫;伊万·奥列戈维奇·卡拉查洛夫;安德烈·尤里耶维奇·谢尔宾宁;伊利亚·瓦西里耶维奇·库里林 申请(专利权)人: 三星电子株式会社
主分类号: G06T17/20 分类号: G06T17/20;G06T7/11;G06T3/40;G06T1/00
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 纪雯
地址: 韩国*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 二维 图像 处理 方法 执行 设备
【权利要求书】:

1.一种二维图像处理方法,包括:

获得二维图像;

通过使用经训练的卷积神经网络CNN来处理所获得的二维图像,以从所述二维图像获得至少一个相机参数和至少一个面部模型参数;以及

基于所获得的至少一个相机参数和至少一个面部模型参数来生成三维面部模型。

2.根据权利要求1所述的二维图像处理方法,其中,通过使用经训练的CNN来处理所述二维图像包括:

调整所述二维图像的尺寸;

从尺寸经调整的二维图像中检测面部;

用边界框指示包括检测到的面部的面部区域;

从所述二维图像中切割出由所述边界框指示的所述面部区域的图像;

通过调整所述面部区域的切割图像的尺寸来生成第二图像;

在所述第二图像上标记所述面部的至少一个界标;以及

获得与所述至少一个界标最匹配的至少一个相机参数和至少一个面部模型参数。

3.根据权利要求1所述的二维图像处理方法,其中,通过使用非线性优化来获得所述至少一个相机参数,以及通过使用线性优化来获得所述至少一个面部模型参数。

4.根据权利要求1所述的二维图像处理方法,其中,所述CNN是经各种方式训练的。

5.根据权利要求1所述的二维图像处理方法,其中,通过将所述至少一个相机参数和所述至少一个面部模型参数应用于三维形态面部模型来生成所述三维面部模型。

6.根据权利要求1所述的二维图像处理方法,还包括:将所生成的三维面部模型覆盖在所述二维图像的面部区域上。

7.根据权利要求6所述的二维图像处理方法,其中,使用针孔相机模型来执行所述覆盖。

8.根据权利要求1所述的二维图像处理方法,还包括:通过使用经训练的CNN处理所获得的二维图像,以从所述二维图像获得至少一个情绪参数。

9.一种二维图像处理设备,包括:

存储器,存储一个或多个指令;以及

处理器,被配置为执行所述一个或多个指令,

其中,所述处理器被配置为:获得二维图像;通过使用经训练的卷积神经网络CNN处理所获得的二维图像,以从所述二维图像获得至少一个相机参数和至少一个面部模型参数;并基于所获得的至少一个相机参数和至少一个面部模型参数来生成三维面部模型。

10.根据权利要求9所述的二维图像处理设备,其中所述处理器还被配置为通过以下操作来使用经训练的CNN处理二维图像:调整二维图像的尺寸;从尺寸经调整的二维图像中检测面部;用边界框指示包括检测到的面部的面部区域;从二维图像中切割出由边界框指示的面部区域的图像;通过调整面部区域的切割图像的尺寸来生成第二图像;在第二图像上标记面部的至少一个界标;以及获得与所述至少一个界标最匹配的至少一个相机参数和至少一个面部模型参数。

11.根据权利要求9所述的二维图像处理设备,其中,通过使用非线性优化来获得所述至少一个相机参数,以及通过使用线性优化来获得所述至少一个面部模型参数。

12.根据权利要求9所述的二维图像处理设备,其中,所述CNN是经各种方式训练的。

13.根据权利要求9所述的二维图像处理设备,其中,通过将所述至少一个相机参数和所述至少一个面部模型参数应用于三维形态面部模型来生成所述三维面部模型。

14.根据权利要求9所述的二维图像处理设备,其中,将所生成的三维面部模型覆盖在所述二维图像的面部区域上。

15.一种计算机可读记录介质,其上记录有用于执行根据权利要求1至8中任一权利要求所述的方法的计算机程序。

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