[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

本申請公開了一種高精度人臉表情庫的構建方法、裝置、設備及存儲介質，涉及圖像處理領域。該方法包括：獲取高精度人臉數據和低精度人臉數據；基于高精度人臉數據的高精度殘差數據構建表情基；基于表情基對低精度人臉數據的低精度殘差數據的擬合結果，從低精度殘差數據中篩選目標低精度殘差數據，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；通過目標低精度殘差數據和高精度殘差數據迭代更新表情基，得到高精度人臉表情庫，高精度人臉表情庫為結束迭代時得到的表情基。在保證高精度人臉表情庫精度的同時，降低對高精度人臉數據的數據需求量，以此降低高精度人臉表情庫的構建成本，并提高了高精度人臉表情庫的構建效率。

技術領域

本申請實施例涉及圖像處理領域，特別涉及一種高精度人臉表情庫的構建方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著人工智能技術的研究和進步，人工智能技術在多個領域展開研究和應用。人臉表情驅動是一種驅動虛擬對象模擬真實世界中人臉面部表情的技術，被廣泛應用于動畫表情生成以及虛擬角色驅動等場景。

相關技術中，在實現人臉表情驅動前需要構建人臉表情庫，以便后續利用采集到的人臉表情參數和人臉表情庫進行人臉表情還原。由于人臉表情還原的效果與人臉表情庫的數據精度密切相關，因此需要構建高精度人臉表情庫。相關技術中，通常需要不同演員展現不同的面部表情，并采用高速3D相機記錄演員的面部表情，得到一系列高精度面部表情數據，進而對高精度面部表情數據進行數據處理，得到高精度人臉數據，最終利用高精度人臉數據構建高精度人臉表情庫。

然而，采用上述方式生成高精度人臉表情庫時，需要使用專業設備進行面部表情數據采集，且由于專業設備采集到的面部表情數據的數據量較大，因此后續數據處理的處理量較大，導致高精度人臉表情庫的構建成本較高，且構建效率較低。

發明內容

本申請實施例提供了一種高精度人臉表情庫的構建方法、裝置、設備及存儲介質，可以在降低高精度人臉表情庫的構建成本，并提高構建效率。所述技術方案如下：

一方面，本申請實施例提供了一種高精度人臉表情庫的構建方法，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。

另一方面，本申請實施例提供了一種高精度人臉表情庫的構建裝置，所述裝置包括：

數據獲取模塊，用于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；

構建模塊，用于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；

數據篩選模塊，用于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；

迭代更新模塊，用于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。