[發(fā)明專利]人臉多樣性數(shù)據(jù)獲取方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911035247.6
• 申請日: 2019-10-28
• 公開（公告）號: CN110796075A
• 公開（公告）日: 2020-02-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張希;吳澤衡;徐倩;楊強
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 44287 深圳市世紀(jì)恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所
• 代理人: 王韜

本發(fā)明公開了一種人臉多樣性數(shù)據(jù)獲取方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，所述人臉多樣性數(shù)據(jù)獲取方法包括：獲取人臉表情模板，并生成所述人臉表情模板對應(yīng)的三維人臉表情模板，接收原始三維人臉模型，并將所述原始三維人臉模型和所述三維人臉表情模板輸入三維人臉表情生成器，獲得三維人臉表情模型，基于多種相機配置，對所述三維人臉表情模型進(jìn)行模擬拍照，生成至少一個二維人臉圖像。本發(fā)明解決了人臉數(shù)據(jù)多樣性差的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及金融科技的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉多樣性數(shù)據(jù)獲取方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著金融科技，尤其是互聯(lián)網(wǎng)科技金融的不斷發(fā)展，越來越多的技術(shù)(如分布式、區(qū)塊鏈Blockchain、人工智能等)應(yīng)用在金融領(lǐng)域，但金融業(yè)也對技術(shù)提出了更高的要求，如對金融業(yè)對應(yīng)待辦事項的分發(fā)也有更高的要求。

隨著人工智能的快速發(fā)展，基于人臉檢測和識別的人工智能近幾年正迅速的應(yīng)用于各行各業(yè)，在現(xiàn)有技術(shù)中，通常將個體拍攝的一張或是幾張照片的人臉特征作為人臉檢測和識別算法的模板比對數(shù)據(jù)，但該方法會導(dǎo)致人臉識別的表情和角度單一，進(jìn)而會導(dǎo)致若待識別人臉出現(xiàn)臉部角度過大或待識別人臉的人臉特征在收集的模板比對數(shù)據(jù)里面沒有出現(xiàn)時，無法檢測和識別待識別人臉，也即，模板比對數(shù)據(jù)缺少多樣性，進(jìn)而導(dǎo)致無法檢測和識別待識別人臉，所以，現(xiàn)有技術(shù)中存在人臉數(shù)據(jù)多樣性差的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提供一種人臉多樣性數(shù)據(jù)獲取方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中人臉數(shù)據(jù)多樣性差的技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供一種人臉多樣性數(shù)據(jù)獲取方法，所述人臉多樣性數(shù)據(jù)獲取方法應(yīng)用于人臉多樣性數(shù)據(jù)獲取設(shè)備，所述人臉多樣性數(shù)據(jù)獲取方法包括：

獲取人臉表情模板，并生成所述人臉表情模板對應(yīng)的三維人臉表情模板；

接收原始三維人臉模型，并將所述原始三維人臉模型和所述三維人臉表情模板輸入三維人臉表情生成器，獲得三維人臉表情模型；

基于多種相機配置，對所述三維人臉表情模型進(jìn)行模擬拍照，生成至少一個二維人臉圖像。

可選地，所述三維人臉表情模型包括三維人臉特征點和三維人臉特征區(qū)域，

所述基于多種相機配置，對所述三維人臉表情模型進(jìn)行模擬拍照，生成至少一個二維人臉圖像之后包括：

基于相機成像原理，獲取各所述相機配置對應(yīng)的成像參數(shù)；

基于所述成像參數(shù)、所述三維人臉特征點以及所述三維人臉特征區(qū)域，計算所述二維人臉圖像對應(yīng)的二維相似人臉特征點和二維相似人臉特征區(qū)域。

可選地，所述接收原始三維人臉模型，并將所述原始三維人臉模型和所述三維人臉表情模板輸入三維人臉表情生成器，獲得三維人臉表情模型的步驟之后包括：

對所述原始三維人臉模型進(jìn)行特征點標(biāo)注和特征區(qū)域標(biāo)注，獲得三維原始人臉特征點和三維原始人臉特征區(qū)域；

基于所述三維原始人臉特征點和所述三維人臉特征區(qū)域，通過相似點匹配算法對不同表情的所述三維人臉表情模型進(jìn)行標(biāo)注，獲得三維相似人臉特征點和三維相似人臉特征區(qū)域。

可選地，所述將所述原始三維人臉模型和所述三維人臉表情模板輸入預(yù)設(shè)三維人臉表情生成器，獲得三維人臉表情模型的步驟包括：

將所述原始三維人臉模型和所述三維人臉表情模板輸入所述三維人臉表情模型生成器，對所述原始三維人臉模型和所述三維人臉表情模板進(jìn)行編碼，獲得編碼結(jié)果；

對所述編碼結(jié)果進(jìn)行解碼，獲得所述三維人臉表情模型。

可選地，所述對所述原始三維人臉模型和所述三維人臉表情模板進(jìn)行編碼，獲得編碼結(jié)果的步驟包括：