一种表情迁移方法和电子设备技术

本发明专利技术实施例提供了一种表情迁移方法和电子设备，属于视频领域，包括：获取视频帧中人脸的正面特征点；将正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量；对第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量；根据第二拟合向量，对目标对象进行表情迁移。通过在表情迁移过程中，对拟合向量进行非线性变换，相较于现有技术所能提供的线性拟合，可以获得更好的拟合效果，从而获取更好的表情迁移效果，提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种表情迁移方法和电子设备
本专利技术涉及视频领域，特别涉及一种表情迁移方法和电子设备。
技术介绍
随着即时视频的普及，越来越多的用户希望通过表情迁移，将视频中的人脸迁移至其他人脸或者迁移模型上，从而满足自身的个性化需求，提升在视频交互过程中的用户体验。现有技术提供了一种表情迁移方法，在表情迁移过程中，通过线性拟合的方式，实现表情迁移。在使用技术所采用的方法时，由于线性拟合的局限性，从而使得无法获得较好的表情迁移效果，从而降低了用户体验。
技术实现思路
为了获取更好的表情迁移效果，提高用户体验，本专利技术实施例提供了一种表情迁移方法和电子设备。所述技术方案如下：第一方面，提供了一种表情迁移方法，所述方法包括：获取视频帧中人脸的正面特征点；将所述正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量；对所述第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量；根据所述第二拟合向量，对目标对象进行表情迁移。结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述获取视频帧中人脸的正面特征点包括：获取视频帧中人脸的特征点；对所述人脸的特征点进行姿态估计，生成人脸姿态估计参数；根据所述人脸姿态估计参数，获取所述人脸的正面特征点。结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述将所述正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量包括：通过回归分析对所述表情库中的表情和所述正面特征点进行拟合，生成所述第一拟合向量。结合第一方面至第一方面的第二种任意一种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述对所述第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量之前，所述方法还包括：删除所述第一拟合向量中绝对值小于或者等于预设阈值的部分拟合系数，生成第一中间向量。结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述对所述第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量包括：对所述表情库中的表情和由所述第一中间向量拟合出的人脸的特征点进行线性拟合，生成第二中间向量；对所述第二中间向量进行非线性变换，生成所述第二拟合向量。第二方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：特征点获取模块，用于获取视频帧中人脸的正面特征点；拟合模块，用于将所述正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量；非线性变换模块，用于对所述第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量；表情对象迁移模块，用于根据所述第二拟合向量，对目标对象进行表情迁移。结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述特征点获取模块具体用于：获取视频帧中人脸的特征点；对所述人脸的特征点进行姿态估计，生成人脸姿态估计参数；根据所述人脸姿态估计参数，获取所述人脸的正面特征点。结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述拟合模块具体用于：通过回归分析对所述表情库中的表情和所述正面特征点进行拟合，生成所述第一拟合向量。结合第二方面至第二方面的第二种任意一种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述设备还包括处理模块，用于：删除所述第一拟合向量中绝对值小于或者等于预设阈值的部分拟合系数，生成第一中间向量。结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述非线性变换模块用于：对所述表情库中的表情和由所述第一中间向量拟合出的人脸的特征点进行线性拟合，生成第二中间向量；对所述第二中间向量进行非线性变换，生成所述第二拟合向量。第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器以及与所述存储器连接的处理器，所述存储器用于存储一组程序代码，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作：获取视频帧中人脸的正面特征点；将所述正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量；对所述第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量；根据所述第二拟合向量，对目标对象进行表情迁移。结合第三方面，在第一种可能的实现方式中，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码具体用于执行以下操作：获取视频帧中人脸的特征点；对所述人脸的特征点进行姿态估计，生成人脸姿态估计参数；根据所述人脸姿态估计参数，获取所述人脸的正面特征点。结合第三方面或第三方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码具体用于执行以下操作：通过回归分析对所述表情库中的表情和所述正面特征点进行拟合，生成所述第一拟合向量。结合第三方面至第三方面的第二种任意一种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码还用于执行以下操作：删除所述第一拟合向量中绝对值小于或者等于预设阈值的部分拟合系数，生成第一中间向量。结合第三方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码具体用于执行以下操作：对所述表情库中的表情和由所述第一中间向量拟合出的人脸的特征点进行线性拟合，生成第二中间向量；对所述第二中间向量进行非线性变换，生成所述第二拟合向量。本专利技术实施例提供了一种表情迁移方法和电子设备，包括：获取视频帧中人脸的正面特征点；将正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量；对第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量；根据第二拟合向量，对目标对象进行表情迁移。通过在表情迁移过程中，对拟合向量进行非线性变换，相较于现有技术所能提供的线性拟合，可以获得更好的拟合效果，从而获取更好的表情迁移效果，提高了用户体验。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种表情迁移方法流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种表情迁移方法流程图；图3是本专利技术实施例提供的一种电子设备结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种电子设备结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一为本专利技术实施例提供的一种表情迁移方法，参照图1所示，该方法包括：101、获取视频帧中人脸的正面特征点。具体的，获取视频帧中人脸的特征点；对人脸的特征点进行姿态估计，生成人脸姿态估计参数；根据人脸姿态估计参数，获取人脸的正面特征点。102、将正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量。具体的，通过回归分析对表情库中的表情和正面特征点进行拟合，生成第一拟合向量。可选的，在步骤103之前，还可以执行：删除第一拟合向量中绝对值小于或者等于预设阈值的部分拟合系数，生成第一中间向量。103、对表情库中的表情和由第一中间向量拟合出的人脸的特征点进行线性拟合，生成第二中间向量。104、对第二中间向量进行非线性变换，生成第二拟合向量。值得注意的是，步骤103至步骤104是实现对第一拟合向量进行非线性变换本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种表情迁移方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频帧中人脸的正面特征点；将所述正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量；对所述第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量；根据所述第二拟合向量，对目标对象进行表情迁移。

【技术特征摘要】
1.一种表情迁移方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频帧中人脸的正面特征点；将所述正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量；对所述第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量；根据所述第二拟合向量，对目标对象进行表情迁移。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取视频帧中人脸的正面特征点包括：获取视频帧中人脸的特征点；对所述人脸的特征点进行姿态估计，生成人脸姿态估计参数；根据所述人脸姿态估计参数，获取所述人脸的正面特征点。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述正面特征点与表情库中的表情进行拟合，生成第一拟合向量包括：通过回归分析对所述表情库中的表情和所述正面特征点进行拟合，生成所述第一拟合向量。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量之前，所述方法还包括：删除所述第一拟合向量中绝对值小于或者等于预设阈值的部分拟合系数，生成第一中间向量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一拟合向量进行非线性变换，生成第二拟合向量包括：对所述表情库中的表情和由所述第一中间向量拟合出的人脸的特征点进行线性拟合，生成第二中间向量；对所述第二中间向量进行非线...

【专利技术属性】
技术研发人员：武俊敏，
申请(专利权)人：掌赢信息科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31