[發明專利]虛擬形象模型生成方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201811047752.8
• 申請日: 2018-09-07
• 公開（公告）號: CN109308727B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 趙艷丹;曹瑋劍;汪鋮杰;李季檁;黃淵;程盼;黃飛躍;吳永堅
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06K9/00
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 祝亞男

本發明實施例公開了一種虛擬形象模型生成方法、裝置及存儲介質，屬于計算機技術領域。該方法包括：獲取多組人臉圖像及其特征點矩陣，根據特征點矩陣、自然人臉圖像的特征點矩陣和非自然人臉圖像的特征點矩陣，得到平均矩陣、身份偏移矩陣和表情偏移矩陣，通過降維處理得到人臉身份基和人臉表情基，根據目標人臉圖像、人臉身份基、人臉表情基和虛擬形象模型基，生成表情與目標人臉圖像中的人臉表情匹配的虛擬形象模型。由于僅采用五官特征點進行計算，耗時較短，避免了長時間占用處理資源，提高了操作性能，通過降維處理可以減小人臉身份基和人臉表情基的數據量。并可根據人臉身份基和人臉表情基生成表情匹配的虛擬形象模型，提高了通用性。

技術領域

本發明實施例涉及計算機技術領域，特別涉及一種虛擬形象模型生成方法、裝置及存儲介質。

背景技術

隨著多媒體技術的快速發展和用戶娛樂性需求的不斷提升，一種生成虛擬形象模型的功能應運而生，通過該功能可以識別人臉圖像中的人臉表情，并生成表情與人臉表情匹配的虛擬形象模型，從而能夠通過虛擬形象模型來展示自己的表情。該方式新穎獨特，趣味性強，受到了廣大用戶的歡迎。

相關技術中，可以在目標用戶擺出多種表情的情況下進行拍攝，獲取多張人臉圖像，對每張人臉圖像進行特征點提取，得到每張人臉圖像的特征點矩陣，根據該多張人臉圖像的特征點矩陣，獲取與目標用戶的五官匹配的人臉表情基，該人臉表情基用于描述該目標用戶在每種人臉表情下的表情特征。

那么，當獲取到目標人臉圖像，且該目標人臉圖像中該目標用戶具有某種人臉表情時，對該目標人臉圖像進行特征點提取，得到目標人臉圖像的特征點矩陣，根據該特征點矩陣和人臉表情基計算目標人臉圖像的表情參數，根據該表情參數和虛擬形象模型基，即可生成表情與目標人臉圖像中的人臉表情匹配的虛擬形象模型。

獲取人臉表情基時采用了大量特征點的坐標，導致人臉表情基的數據量較大，且獲取過程耗時較長，需要長時間占用處理資源，降低了操作性能。并且人臉表情基僅適用于目標用戶，而不適用于其他用戶，不具有通用性。

發明內容

本發明實施例提供了一種虛擬形象模型生成方法、裝置及存儲介質，可以解決相關技術存在的問題。所述技術方案如下：

一方面，提供了一種虛擬形象模型生成方法，所述方法包括：

獲取多組人臉圖像，每組人臉圖像包括同一用戶擺出預設的多種人臉表情時拍攝的多張人臉圖像，所述每組人臉圖像中包括自然人臉圖像和非自然人臉圖像，所述自然人臉圖像為具有自然表情的人臉圖像，所述非自然人臉圖像為具有除所述自然表情以外的其他表情的人臉圖像；

獲取每張人臉圖像的特征點矩陣，所述特征點矩陣包括所述人臉圖像中多個五官特征點的坐標；

根據所述多組人臉圖像中多張自然人臉圖像的特征點矩陣，進行均值計算，得到平均矩陣，所述平均矩陣用于表示一般人臉在所述自然表情下的多個五官特征點的坐標；

計算每張自然人臉圖像的特征點矩陣與所述平均矩陣之間的偏移矩陣，將所述多張自然人臉圖像的偏移矩陣組成身份偏移矩陣，對所述身份偏移矩陣進行降維處理，得到人臉身份基，所述身份偏移矩陣用于描述所述多張自然人臉圖像所包含用戶的五官特征；

所述每組人臉圖像中，計算所述非自然人臉圖像的特征點矩陣與所述自然人臉圖像的特征點矩陣之間的偏移矩陣，將所述多組人臉圖像的偏移矩陣組成表情偏移矩陣，對所述表情偏移矩陣進行降維處理，得到人臉表情基，所述表情偏移矩陣用于描述多種人臉表情的表情特征；

當獲取到目標人臉圖像時，根據所述目標人臉圖像、所述人臉身份基、所述人臉表情基和虛擬形象模型基，生成表情與所述目標人臉圖像中的人臉表情匹配的虛擬形象模型，所述虛擬形象模型基用于描述虛擬形象模型在多種表情下的表情特征。

另一方面，提供了一種虛擬形象模型生成裝置，所述裝置包括：