[发明专利]一种基于单视角的人脸三维轮廓特征重建装置及重建方法

权利要求书

1.一种基于单视角的人脸三维轮廓特征重建装置，其特征在于，该装置包括：参数获取模块、人脸特征数据库、数据筛选模块、人脸轮廓特征点提取模块和人脸轮廓重建模块；

所述参数获取模块，用于根据实时获取的获取待人脸三维重建所需要的深度图像数据和平面图像数据，获取汇集后的平面图像和深度数据；

所述人脸特征数据库，用于存储待人脸三维重建的特定类型特征向量、待核函数矩阵和对应类型的待标准矩阵；

所述数据筛选模块，用于根据人脸特征数据库，筛选待人脸三维重建所需要的待核函数矩阵和对应的待标准矩阵；

所述人脸轮廓特征点提取模块，用于将汇集后的平面图像和深度数据，输入至预先建立的深度神经网络模型，提取待人脸三维重建的轮廓关键特征点；

所述人脸轮廓重建模块，用于将待人脸三维重建的轮廓关键特征点与数据筛选模块输出的待核函数矩阵通过路径积分方法融合，获得人脸轮廓数据；再根据人脸轮廓数据与标准矩阵，计算实值矩阵；再根据实值矩阵与待标准矩阵取均值，作为新标准矩阵，替换待标准矩阵，得到新标准矩阵，并存储至人脸特征数据库，建立刚体深度信息与物理轮廓匹配模型，完成人脸三维轮廓特征重建。

2.根据权利要求1所述的基于单视角的人脸三维轮廓特征重建装置，其特征在于，所述装置还包括：加密模块，用于采用信息熵加密算法，对实值矩阵进行加密，得到加密后的实值矩阵，作为用户可以获取得到的实际人脸轮廓数据。

3.根据权利要求1所述的基于单视角的人脸三维轮廓特征重建装置，其特征在于，所述参数获取模块进一步包括：深度图像摄像头、平面图像摄像头、处理器和存储器；

深度图像摄像头通信连接至处理器，平面图像摄像头通信连接至处理器，储存器通信连接至处理器；

所述深度图像摄像头，用于实时获取待人脸三维重建所需要的深度图像数据，并将其发送至处理器；

所述平面图像摄像头，用于实时获取待人脸三维重建所需要的平面图像数据，并将其发送至处理器；

所述处理器将接收到的深度图像数据和平面图像数据按预定格式汇集后，得到汇集后的平面图像和深度数据，并将其发送到存储器；

所述存储器，用于存储汇集后的平面图像和深度数据。

4.根据权利要求1所述的基于单视角的人脸三维轮廓特征重建装置，其特征在于，所述深度神经网络模型为高分辨率网络。

5.根据权利要求4所述的基于单视角的人脸三维轮廓特征重建装置，其特征在于，所述深度神经网络模型的训练步骤为：

步骤1)建立训练集；所述训练集包含若干组训练数据，每组训练数据为汇集后的平面图像和深度数据，其包含人脸平面图像和对应的标注特征点位置的热力图Y_pre；

步骤2)将一组训练数据中的人脸平面图像输入至深度神经网络模型，提取出特征点所在位置的热力图Y_shape；

训练过程采用的是均方差损失函数Loss_MSE来进行监督学习；

具体方程为：均方差损失函数Loss_MSE输出值Loss_shape满足下式：

Loss_shape＝Loss_MSE(Y_pre-Y_shape)

其中，Y_pre为训练集中的标注特征点位置热力图；Y_shape为训练后输出的特征点所在位置的热力图；

步骤3)通过多次迭代训练，得到最小Loss_shape的对应参数，输出训练好的深度神经网络模型；

步骤4)通过预训练好的深度神经网络模型，输入实时获取的新的人脸平面图像，输出对应的特征点所在位置的热力图，通过取热力图的中心点位，可得到输入平面图像的特征点。