【技术实现步骤摘要】
三维人脸模型生成方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种三维人脸模型生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
在用户选用社交APP进行社交时，会上传照片或者网络图片当作自己的头像(如，“个人中心”中的“上传头像”)，然而，自拍容易泄露用户的个人隐私，网络图片又容易和其他用户相同，而产生“撞头像”的问题，且将自拍或网络图片作为头像均无法给用户带来新颖感，缺乏趣味性，难以激发用户的自我展现意识，现有技术中，虽有部分厂商在自拍功能中加入了根据用户的实时自拍生成对应的人脸模型这一功能，但仍存在人脸模型精度低或人脸模型构造效率低、构造时间长的问题，因此，如何提高个性化三维人脸模型的生成效率和展示效果，以提高用户的网络社交体验，增加用户粘度，成为一个亟待解决的问题。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供了一种三维人脸模型生成方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何提高个性化三维人脸模型的生成效率...
【技术保护点】
1.一种三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述三维人脸模型生成方法包括以下步骤：/n获取用户的人脸图像信息，并对所述人脸图像信息进行特征识别，以获得所述用户的人脸特征信息；/n将所述人脸特征信息输入至预设三维转换神经网络模型中进行三维转换处理，以获得所述用户的初阶人脸模型；/n获取预设渲染数据，并基于所述预设渲染数据对所述初阶人脸模型进行效果渲染，以获得所述用户的三维人脸模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述三维人脸模型生成方法包括以下步骤：
获取用户的人脸图像信息，并对所述人脸图像信息进行特征识别，以获得所述用户的人脸特征信息；
将所述人脸特征信息输入至预设三维转换神经网络模型中进行三维转换处理，以获得所述用户的初阶人脸模型；
获取预设渲染数据，并基于所述预设渲染数据对所述初阶人脸模型进行效果渲染，以获得所述用户的三维人脸模型。
2.如权利要求1所述的三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述获取用户的人脸图像信息，并对所述人脸图像信息进行特征识别，以获得所述用户的人脸特征信息的步骤，具体包括：
获取用户的人脸图像信息，并对所述人脸图像信息进行图像识别，获得人脸图像关键点；
将所述人脸图像关键点转换到预设人脸坐标系中，以获得所述人脸图像关键点与所述预设人脸坐标系中对应的预设图像关键点的关键点坐标差值；
基于所述关键点坐标差值生成所述用户的人脸特征信息。
3.如权利要求1所述的三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述将所述人脸特征信息输入至预设三维转换神经网络模型中进行三维转换处理，以获得所述用户的初阶人脸模型的步骤，具体包括：
将所述人脸特征信息与预设三维转换神经网络模型中各预设人脸模型的模型特征信息进行模型匹配，获得所述人脸特征信息和所述模型特征信息之间的模型匹配度；
对所述模型匹配度进行排序，以获得匹配度排序结果，并基于所述匹配度排序结果确定目标人脸模型；
基于所述人脸特征信息对所述目标人脸模型进行自适应调整，以获得所述用户的初阶人脸模型。
4.如权利要求3所述的三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述对所述模型匹配度进行排序，以获得匹配度排序结果，并基于所述匹配度排序结果确定目标人脸模型的步骤，具体包括：
将所述模型匹配度按照从大到小进行排序，以获得匹配度排序结果；
判断所述匹配度排序结果中排序顺位第一的预设人脸模型对应的模型匹配度是否大于预设匹配度；
在大于等于所述预设匹配度时，将所述排序顺位第一的预设人脸模型作为目标人脸模型；
在小于所述预设匹配度时，将预设标准模型作为所述目标人脸模型。
5.如权利要求3所述的三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征信息对所述目标人脸模型进行自适应调整，以获得所述用户的初阶人脸模型的步骤，具体包括：
获取所述人脸特征信息对应在各人脸区域的人脸特征值，以及所述目标人脸模型对应在各预设分区的人脸目标值；
将所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王纪章，戎荣，
申请(专利权)人：上海星阑信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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