[發明專利]一種包含尺度信息的人臉三維重建方法及系統

在審

• 申請號: 201810566434.6
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN109087386A
• 公開（公告）日: 2018-12-25
• 發明（設計）人: 晁志超;王時麗
• 申請（專利權）人: 成都通甲優博科技有限責任公司
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種包含尺度信息的人臉三維重建方法，其特征在于，包括：

獲取目標人臉的N個三維特征點；

將所述目標人臉的N個三維特征點進行深度學習，獲得目標人臉點云模型；

獲取目標人臉的目標人臉三維點云；

將所述目標人臉點云模型與所述目標人臉三維點云進行配準，獲得最終目標人臉三維點云；

其中N為大于1的正整數。

2.根據權利要求1所述的包含尺度信息的人臉三維重建方法，其特征在于，所述獲取目標人臉的N個三維特征點的方法，包括：

獲取目標人臉的雙目二維圖像左圖和雙目二維圖像右圖；

從所述雙目二維圖像左圖和所述雙目二維圖像右圖中各提取出一組目標人臉的N個二維特征點；

根據所述提取出的兩組目標人臉的N個二維特征點，采用雙目立體匹配算法計算出目標人臉的N個三維特征點的坐標。

3.根據權利要求1所述的包含尺度信息的人臉三維重建方法，其特征在于，所述獲取目標人臉的目標人臉三維點云的方法，包括：采用光度立體視覺方法獲取目標人臉的目標人臉三維點云。

4.根據權利要求1所述的包含尺度信息的人臉三維重建方法，其特征在于，所述將所述目標人臉點云模型與所述目標人臉三維點云進行配準，獲得最終目標人臉三維點云的方法，包括：

將所述目標人臉點云模型設為基準模型；

將所述目標人臉三維點云配準到所述目標人臉點云模型上。

5.根據權利要求4所述的包含尺度信息的人臉三維重建方法，其特征在于，所述將所述目標人臉三維點云配準到所述目標人臉點云模型上的方法，包括：

構造所述目標人臉點云模型與所述目標人臉三維點云的點云點能量函數；

通過最優化算法求解所述點云點能量函數，獲得最終目標人臉三維點云。

6.根據權利要求5所述的包含尺度信息的人臉三維重建方法，其特征在于，所述點云點能量函數包括保真項和正則約束項。

7.一種包含尺度信息的人臉三維重建系統，其特征在于，包括：

目標人臉三維特征點獲取模塊，用于獲取目標人臉的N個三維特征點；

深度學習模塊，用于將目標人臉的N個三維特征點進行深度學習，獲得目標人臉點云模型；

目標人臉三維點云獲取模塊，用于獲取目標人臉的目標人臉三維點云；

配準模塊，用于將目標人臉點云模型與目標人臉三維點云進行配準，獲得最終目標人臉三維點云。

8.根據權利要求7所述的包含尺度信息的人臉三維重建系統，其特征在于，所述目標人臉三維特征點獲取模塊包括：

目標人臉二維圖像獲取組件，用于獲取目標人臉的雙目二維圖像左圖和雙目二維圖像右圖；

目標人臉二維特征點提取組件，用于從雙目二維圖像左圖和雙目二維圖像右圖中各提取出一組目標人臉的N個二維特征點；

計算組件，用于根據提取出的兩組目標人臉的N個二維特征點，采用雙目立體匹配算法計算出目標人臉的N個三維特征點的坐標。

9.根據權利要求7所述的包含尺度信息的人臉三維重建系統，其特征在于，所述配準模塊包括：

基準單元，用于將目標人臉點云模型設為基準模型；

配準單元，用于將目標人臉三維點云配準到目標人臉點云模型上。

10.根據權利要求9所述的包含尺度信息的人臉三維重建系統，其特征在于，所述配準單元包括：

構造組件，用于構造目標人臉點云模型與目標人臉三維點云的點云點能量函數；

求解組件，用于通過最優化算法求解點云點能量函數，獲得最終目標人臉三維點云。