[發明專利]一種3D虛擬模型的驅動方法及裝置

在審

• 申請號: 201610065685.7
• 申請日: 2016-01-29
• 公開（公告）號: CN107025678A
• 公開（公告）日: 2017-08-08
• 發明（設計）人: 周世威
• 申請（專利權）人: 掌贏信息科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06T13/40
• 分類號: G06T13/40;G06T19/20
• 代理公司: 北京萬慧達知識產權代理有限公司11111
• 代理人: 張錦波

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別涉及一種3D虛擬模型的驅動方法及裝置。

背景技術

3D虛擬模型表情動畫是當前研究的熱點，其在虛擬現實，數字娛樂，通信和視頻會議、人際交互等領域有著非常廣泛的應用。

隨著移動終端的普及，以及網絡帶寬資費的下降，視頻電話定或將成為社交領域的首選。由于陌生人之間交流在剛開始的時候不太愿意露臉，因此亟待一種交流工具來替代雙方的視頻圖像。3D虛擬表情映射將是較佳選擇，它不僅能夠用一個虛擬人物來代替陌生人之間表達感情，而且能夠大量的節省帶寬，只需要通過發送對應參數就可以完成。

現有的一種基于單個視頻攝像機的實時人臉動畫方法，對人臉標注75個點，其中包括60個內部點，以及標注的眼、眉、鼻、嘴15個輪廓點，把人臉跟蹤回歸算法兩步變成一步，直接回歸人臉的姿態和表情系數。但是該方法需要用戶事先采集60張各種姿態下的人臉，并且標注75個關鍵點作為訓練數據，因此大大降低了用戶體驗。

現有的一種基于單個模型的表情驅動方法，通過應用RBF訓練骨架結構建立源與目標之間的運動對應關系，然后通過訓練得到的權值進行實時驅動，該方法雖然簡單，但對于姿態的改變很容易造成模型的畸變。

綜上所述，現有技術3D虛擬模型的驅動方法存在用戶體驗性差、模型容易產生畸變等缺點，無法滿足在視頻通話過程中利用3D虛擬模型來代替用戶表達情緒的要求。

發明內容

為了滿足在視頻通話過程中利用3D虛擬模型來代替用戶表達情緒的要求，本發明提供一種3D虛擬模型的驅動方法及裝置。

本發明采用以下技術方案：

一種3D虛擬模型的驅動方法，所述方法包括：對當前人臉圖像進行特征點定位，并獲得所述特征點的二維坐標；根據所述特征點的二維坐標獲得所述特征點的正面化的三維坐標；根據所述三維坐標獲得標準化的當前人臉模型；將所述當前人臉模型與預先建立的人臉模型數據庫中的人臉模型進行匹配，以從所述人臉模型數據庫中獲得與所述當前人臉模型最相似的人臉模型；根據所述三維坐標和所述最相似的人臉模型對應的表情基數據，獲得所述當前人臉與所述最相似的人臉模型對應的表情基數據的擬合系數；根據所述擬合系數,驅動3D虛擬模型。

優選地，所述對當前人臉圖像進行特征點定位，并獲得所述特征點的二維坐標，包括：對所述特征點中的眼睛部位特征點提取尺度不變特征變換特征向量，并對所述尺度不變特征變換特征向量進行特征降維；將經過特征降維的尺度不變特征變換特征向量輸入預先訓練的判別器以判別所述眼睛是否為閉眼狀態；當為閉眼狀態時，將所述眼睛部位上眼瞼的特征點坐標移至下眼瞼的特征點位置。

優選地，所述根據所述特征點的二維坐標獲得所述特征點的正面化的三維坐標，包括：根據預先訓練的三維線性形狀增益模型獲得所述特征點的三維坐標；根據所述特征點的二維坐標對所述三維坐標進行優化以獲得所述特征點的正面化的三維坐標。

優選地，所述根據所述特征點的二維坐標對所述三維坐標進行優化以獲得所述特征點的正面化的三維坐標，包括：根據所述特征點的二維坐標和預設公式正面化所述三維坐標。

優選地，所述根據所述三維坐標獲得標準化的當前人臉模型，包括：去除所述三維坐標中的Z軸的深度值以獲得二維坐標；對獲得的所述二維坐標進行普氏分析獲得所述標準化的當前人臉模型。

優選地，所述將所述當前人臉模型與預先建立的人臉模型數據庫中的人臉模型進行匹配，以從所述人臉模型數據庫中獲得與所述當前人臉模型最相似的人臉模型，包括：分別獲得當前人臉模型與預先建立的人臉模型數據庫中的人臉模型的相似距離；以所述人臉模型數據庫中與所述當前人臉模型相似距離最小的人臉模型為所述最相似的人臉模型。

優選地，所述分別獲得當前人臉模型與預先建立的人臉模型數據庫中的人臉模型的相似距離，包括：分別獲得當前人臉模型中的輪廓部分與預先建立的人臉模型數據庫中的人臉模型的輪廓部分的豪斯多夫距離、當前人臉模型中的嘴巴部分與預先建立的人臉模型數據庫中的人臉模型的嘴巴部分的豪斯多夫距離，以及當前人臉模型中的眼睛部分與預先建立的人臉模型數據庫中的人臉模型的眼睛部分的豪斯多夫距離；對上述各個部分的豪斯多夫距離加權求和得到當前人臉模型與預先建立的人臉模型數據庫中的人臉模型的相似距離。

優選地，所述根據所述三維坐標和所述最相似的人臉模型對應的表情基數據，獲得所述當前人臉與所述最相似的人臉模型對應的表情基數據的擬合系數，包括：根據所述三維坐標和所述最相似的人臉模型對應的表情基數據，通過二次規劃獲取所述擬合系數。