[發明專利]人臉形狀庫的構建方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010524242.6
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111581412A
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 王盛;林祥凱;暴林超
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/51
• 分類號: G06F16/51;G06F16/583;G06K9/62
• 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: 張所明

1.一種人臉形狀庫的構建方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取人臉數據集，所述人臉數據集存儲有至少一組人臉數據；

將所述人臉數據集中的所述人臉數據進行數據擾動處理得到至少兩組擾動數據，所述數據擾動處理包括旋轉處理、平移處理、縮放處理中的至少一種；

通過對所述人臉數據集進行主成分分析得到所述人臉數據集的臉型基；

響應于所述擾動數據中的目標擾動數據的擬合誤差大于誤差閾值，將所述目標擾動數據加入所述人臉數據集，迭代更新所述人臉數據集得到人臉形狀庫，所述擬合誤差是擬合目標擾動數據和所述目標擾動數據的誤差值，所述擬合目標擾動數據是根據所述人臉數據集的所述臉型基對所述目標擾動數據進行擬合得到的所述人臉數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述迭代更新所述人臉數據集得到人臉形狀庫，包括：

響應于不滿足迭代結束條件，將加入所述目標擾動數據的所述人臉數據集重新確定為所述人臉數據集；

從所述將所述人臉數據集中的所述人臉數據進行數據擾動處理得到至少兩組擾動數據的步驟開始，重復上述步驟。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述響應于不滿足迭代結束條件，將加入所述目標擾動數據的所述人臉數據集重新確定為所述人臉數據集，包括：

響應于所述擾動數據中存在所述擬合誤差大于誤差閾值的所述目標擾動數據，將加入所述目標擾動數據的所述人臉數據集重新確定為所述人臉數據集；

或，

響應于迭代次數小于次數閾值，將加入所述目標擾動數據的所述人臉數據集重新確定為所述人臉數據集。

4.根據權利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述數據擾動處理包括旋轉處理；

所述將所述人臉數據集中的所述人臉數據進行數據擾動處理得到至少兩組擾動數據，包括：

將所述人臉數據中的至少一個點繞參考點朝任意方向旋轉任意角度得到至少兩組所述擾動數據，所述參考點是所述人臉數據中的任意一點。

5.根據權利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述數據擾動處理包括平移處理；

所述將所述人臉數據集中的所述人臉數據進行數據擾動處理得到至少兩組擾動數據，包括：

將所述人臉數據中的至少一個點向第一方向移動第一距離得到至少兩組所述擾動數據。

6.根據權利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述數據擾動處理包括縮放處理；

所述將所述人臉數據集中的所述人臉數據進行數據擾動處理得到至少兩組擾動數據，包括：

以所述人臉數據中兩個耳朵連線的中心點為坐標原點，同比放大所述人臉數據的數值得到至少兩組所述擾動數據。

7.根據權利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述獲取人臉數據集，包括：

獲取原始人臉數據集，所述原始人臉數據集包括至少一組所述人臉數據；

將所述原始人臉數據集中的所述人臉數據進行鏡像處理得到第一鏡像人臉數據集；

將所述原始人臉數據集和所述第一鏡像人臉數據集確定為所述人臉數據集。

8.根據權利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述獲取人臉數據集，包括：

獲取原始人臉數據集，所述原始人臉數據集包括至少兩組人臉數據；

將所述原始人臉數據集中的所述人臉數據進行替換處理得到第一替換人臉數據集，所述替換處理包括使用第一人臉數據中的第一區域替換第二人臉數據中的所述第一區域得到替換人臉數據；

將所述原始人臉數據集和所述第一替換人臉數據集確定為所述人臉數據集。