[發明專利]高精度人臉表情庫的構建方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010531649.1
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111651623B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 王盛;林祥凱
• 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;G06V10/77
• 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

1.一種高精度人臉表情庫的構建方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取高精度人臉數據和低精度人臉數據，所述高精度人臉數據對應人臉的細節程度高于所述低精度人臉數據對應人臉的細節程度；

基于所述高精度人臉數據的高精度殘差數據構建表情基，所述高精度殘差數據用于表征所述高精度人臉數據中，高精度中性人臉數據與高精度人臉表情數據之間的偏差；

基于所述表情基對所述低精度人臉數據的低精度殘差數據的擬合結果，從所述低精度殘差數據中篩選目標低精度殘差數據，所述目標低精度殘差數據的擬合誤差高于其他低精度殘差數據的擬合誤差；

通過所述目標低精度殘差數據和所述高精度殘差數據迭代更新所述表情基，得到所述高精度人臉表情庫，所述高精度人臉表情庫為結束迭代時得到的表情基。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述表情基對所述低精度人臉數據的低精度殘差數據的擬合結果，從所述低精度殘差數據中篩選目標低精度殘差數據，包括：

根據所述表情基對所述低精度殘差數據進行數據擬合，得到所述低精度殘差數據對應的擬合殘差數據；

根據所述低精度殘差數據和所述擬合殘差數據，確定所述擬合誤差；

根據所述擬合誤差從所述低精度殘差數據中篩選所述目標低精度殘差數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述表情基對所述低精度殘差數據進行數據擬合，得到所述低精度殘差數據對應的擬合殘差數據，包括：

根據所述表情基、人臉表情參數和所述低精度殘差數據，構建擬合函數，所述擬合函數用于確定數據擬合過程使用的所述人臉表情參數；

通過調整所述人臉表情參數最小化所述擬合函數的函數值，并確定最小化函數值對應的目標人臉表情參數；

根據所述目標人臉表情參數和所述表情基進行數據擬合，得到所述擬合殘差數據。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述擬合誤差從所述低精度殘差數據中篩選所述目標低精度殘差數據，包括：

根據同一對象對應低精度殘差數據的所述擬合誤差，確定各個對象對應的擬合平均誤差；

對所述擬合平均誤差進行降序排序，將前k擬合平均誤差對應的對象確定為目標對象，k為正整數；

從所述低精度殘差數據中篩選所述目標對象對應的所述目標低精度殘差數據。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述表情基對所述低精度殘差數據進行數據擬合，得到所述低精度殘差數據對應的擬合殘差數據之前，所述方法還包括：

根據所述低精度殘差數據所屬的對象，分批選取所述低精度殘差數據，其中，每批選取m個對象對應的所述低精度殘差數據，m為正整數。

6.根據權利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述通過所述目標低精度殘差數據和所述高精度殘差數據迭代更新所述表情基，得到所述高精度人臉表情庫，包括：

將所述目標低精度殘差數據添加至所述高精度殘差數據，得到迭代高精度殘差數據；

基于所述迭代高精度殘差數據構建迭代表情基；

響應于滿足迭代收斂條件，將所述迭代表情基確定為所述高精度人臉表情庫。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述響應于滿足迭代收斂條件，將所述迭代表情基確定為所述高精度人臉表情庫，包括：

基于所述迭代表情基對所述低精度殘差數據的擬合結果，確定當前迭代對應的最大擬合誤差；

響應于所述當前迭代對應的最大擬合誤差與上一次迭代對應的最大擬合誤差的誤差差值小于閾值，確定滿足所述迭代收斂條件，并將所述迭代表情基確定為所述高精度人臉表情庫。