一种利用3D Avatar重建人脸表情的方法及系统技术方案

本申请公开了一种利用3D Avatar重建人脸表情的方法及系统，涉及图像处理及识别的技术领域，解决了现有技术中3D Avatar重建人脸表情的方法精度低、操作繁琐的技术问题。本申请的重建人脸表情的方法包括：步骤S1、建立数据库，获得训练数据；步骤S2、学习数据库，建立随机蕨回归森林，根据2D正面无表情人脸照片，获取用户的无表情3D模型；步骤S3、使用随机蕨回归算法，继续学习数据库，回归人脸表情权重；步骤S4、摄像头对准人脸，求出人脸表情权重；步骤S5、将用户的人脸表情权重应用到3D Avatar模型中，得到拟合后的3D模型，实现表情重建。本申请主要应用于表情重建。

【技术实现步骤摘要】
一种利用3DAvatar重建人脸表情的方法及系统
本申请涉及图像处理及识别的
，具体涉及一种利用3DAvatar重建人脸表情的方法及系统。
技术介绍
现有的人脸表情重建，主要分为两种方式：①用单目摄像头，识别人脸表情种类，然后在3DAvatar做出对应表情；②用深度摄像头采集一系列的各种姿态表情的人脸深度图像，预生成特定用户的表情3D模型组合。表情重建时，采集用户人脸深度图像，和预生成的用户3D表情模型比对，拟合出模型变形参数，进而重建相应表情。但是方法一只利用了彩色图像信息，存在精度不高，易受噪声和环境干扰的问题；方法二中需要使用深度摄像头，设备要求高，预生成用户特定模型的操作繁琐，效率低。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种利用3DAvatar重建人脸表情的方法及系统，用于解决现有技术中3DAvatar重建人脸表情的方法精度低、操作繁琐的技术问题。本申请的利用3DAvatar重建人脸表情的方法，包括：步骤S1、建立数据库，获得训练数据；步骤S2、学习数据库，建立随机蕨回归森林，根据2D正面无表情人脸照片，获取用户的无表情3D模型；步骤S3、使用随机蕨回归算法，继续学习数据库本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用3D Avatar重建人脸表情的方法，其特征在于，包括：步骤S1、建立数据库，获得训练数据；步骤S2、学习数据库，建立随机蕨回归森林，根据2D正面无表情人脸照片，获取用户的无表情3D模型；步骤S3、使用随机蕨回归算法，继续学习数据库，回归人脸表情权重；步骤S4、摄像头对准人脸，求出人脸表情权重；步骤S5、将用户的人脸表情权重应用到3D Avatar模型中，得到拟合后的3D模型，实现表情重建。

【技术特征摘要】
1.一种利用3DAvatar重建人脸表情的方法，其特征在于，包括：步骤S1、建立数据库，获得训练数据；步骤S2、学习数据库，建立随机蕨回归森林，根据2D正面无表情人脸照片，获取用户的无表情3D模型；步骤S3、使用随机蕨回归算法，继续学习数据库，回归人脸表情权重；步骤S4、摄像头对准人脸，求出人脸表情权重；步骤S5、将用户的人脸表情权重应用到3DAvatar模型中，得到拟合后的3D模型，实现表情重建。2.如权利要求1所述的重建人脸表情的方法，其特征在于，拟合后的3D模型的公式为：C＝CM*Wid*Wexp公式(1)C是拟合后的3D模型，CM是所有训练数据的平均人脸3D模型，Wid是人脸个体权重，Wexp是人脸表情权重。3.如权利要求2所述的重建人脸表情的方法，其特征在于，Wexp包括16个人脸表情权重，16个表情包括：无表情，闭左眼，闭右眼，闭双眼，眉毛抬起，皱眉，笑，伤心，生气，左歪嘴，右歪嘴，嘟嘴，下巴左移，下巴右移，下巴前移，鼓起双腮。4.如权利要求3所述的重建人脸表情的方法，其特征在于，步骤S1的方法包括：步骤S11、每个个体采集一组照片，分为三种姿态，左侧脸，右侧脸和正脸，每个姿态分别做上述预设的16个表情，分别记录对应的彩色图像和深度图像；步骤S12、标定人脸姿态矩阵M，包含人脸朝向和缩放信息；步骤S13、标定2D图像人脸特征点；步骤S14、利用2D图像及特征点信息和深度图像生成对应的人脸3D模型，得到训练数据。5.如权利要求4所述的重建人脸表情的方法，其特征在于，2D图像人脸特征点由ESR算法或者SDM算法标定。6.如权利要求4所述的重建人脸表情的方法，其特征在于，得到的每组训练数据包括(I，M，2D-shape，3D-Mesh，Wexp)五个数据元素，其中，I表示2D照片，M表示人脸姿态矩阵，2D-shape表示2D照片上面的特征点信息，3D-Mesh表...

【专利技术属性】
技术研发人员：田飞，李小波，
申请(专利权)人：东方梦幻文化产业投资有限公司，北京恒信彩虹科技有限公司，北京恒信彩虹信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11