【技术实现步骤摘要】
光照估计方法及装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种光照估计方法及装置。
技术介绍
随着技术的发展，增强现实(AugmentedReality，简称AR)以其新颖炫酷的信息展现和人机交互方式吸引了越来越多的关注。AR最具商业价值的应用之一是视频和直播场景的植入式广告。例如，在现今所流行的主播视频中，通过对平面(如桌面)或立面(如墙体)的识别，在可行区域内放置特定品牌或内容的3D虚拟物体，如日用品/玩具/摆件/装饰画等。为实现逼真的虚拟物体渲染及广告植入目的，AR的关键问题之一，是对所叠加的虚拟3D物体施加逼真的光照，使其能够融入真实场景，理想情况下肉眼难以分辨真伪。而准确的光照参数估计(也称光照条件估计，以下简称光照估计)对于生成逼真的光照至关重要，对AR整体效果的影响不言而喻。现有技术中，基于人脸探针的光照估计方法如下：利用实际拍摄的、带真实光照参数标注的正面人脸图片，采样像素作为训练样本，训练以线性方程描述的光照估计模型。但现有技术至少存在如下缺陷：真实光照参数的获取或设置难度大，成本高，且样本数据集受成本所限，无法覆盖所有可能的光照条件，导致光照估...
【技术保护点】
1.一种光照估计方法，其特征在于，包括以下步骤：采用模拟光照模型对三维人脸模型进行仿真光照投射，渲染得到多张二维图片；为每张所述二维图片标注对应的所述模拟光照模型的光照参数；对所述二维图片进行人脸检测，截取检测到的人脸区域，得到二维人脸图片；根据多张所述二维人脸图片的像素采样值和所述二维人脸图片标注的所述光照参数，训练得到光照估计模型。
【技术特征摘要】
1.一种光照估计方法，其特征在于，包括以下步骤：采用模拟光照模型对三维人脸模型进行仿真光照投射，渲染得到多张二维图片；为每张所述二维图片标注对应的所述模拟光照模型的光照参数；对所述二维图片进行人脸检测，截取检测到的人脸区域，得到二维人脸图片；根据多张所述二维人脸图片的像素采样值和所述二维人脸图片标注的所述光照参数，训练得到光照估计模型。2.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，还包括：对目标二维图片进行人脸检测，截取检测到的人脸区域，得到目标二维人脸图片；采用所述光照估计模型，对所述目标二维人脸图片的光照参数进行估计。3.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，所述采用模拟光照模型对三维人脸模型进行仿真光照投射包括：采用所述模拟光照模型对6自由度姿态下的所述三维人脸模型进行仿真光照投射，所述6自由度包括三维空间位置坐标和三维旋转角度。4.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，所述训练得到光照估计模型包括：通过最小化预定义的光照参数误差函数，训练得到所述光照估计模型。5.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，所述训练得到光照估计模型包括：采用卷积深度神经网络算法，训练得到所述光照估计模型。6.根据权利要求1所述的光照估计方法，其特征在于，所述根据多张所述二维人脸图片的像素采样值和所述二维人脸图片标注的所述光照参数，训练得到光照估计模型之前，还包括：对所述二维人脸图片进行预处理操作，所述预处理操作包括以下操作中的任意一种或多种的组合：二值化、灰度化、对比度增强、旋转、镜像和平移。7.根据权利要求2所述的光照估计方法，其特征在于，所述目标二维图片为摄像头采集的帧图像或视频文件切分得到的帧图像。8.根据权利要求7所述的光照估计方法，其特征在于，若所述目标二维图片为所述视频文件切分得到的帧图像，则所述对所述目标二维人脸图片的光照参数进行估计之后，还包括：根据估计到的多张所述目标二维人脸图片的光照参数，进行后处理操作，所述后处理操作包括以下操作中的任意一种或多种的组合：计算平均值、获取中位数、使用时域滑动窗口计算移动平均值和滤波。9.一种光照估计装置，其特征在于，包括：渲染模块，用于采用模拟光照模型对三维人脸模型进行仿真光照投射，渲染得到多张二维图片；标注模块，用于为每张所述二维图片标注对应的所述模拟光照模型的光照参数；第一截取模块，用于对所述二维图片进行人脸检测，截取检测到的人脸区域，...
【专利技术属性】
技术研发人员：董维山，王宇亮，陈玉娴，王群，赵英瑞，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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