基于二维的三维表情拟合方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于二维的三维表情拟合方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取二维表情图像，并识别二维表情图像所属的目标表情类型；获取与目标表情类型对应的目标表情系数组，每个表情类型对应一个表情系数组，表情系数组基于预先构建的表情基、二维样本表情和三维样本表情映射得到，表情基包括多个预设基础三维表情，表情系数组包括与每个预设基础三维表情对应的表情系数；根据目标表情系数组对表情基进行拟合，得到三维人脸表情并输出。本发明专利技术通过预先构建的表情基和映射得到的表情系数组，在识别出二维表情图像的类型后，快速拟合出三维人脸表情，其在实现高精度拟合三维表情的同时避免过多占用系统资源。拟合三维表情的同时避免过多占用系统资源。拟合三维表情的同时避免过多占用系统资源。

【技术实现步骤摘要】
基于二维的三维表情拟合方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种基于二维的三维表情拟合方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现如今，随着元宇宙概念的爆火，三维虚拟人物的生成方面也开始越来越引起人们的关注，而三维虚拟人物的生成中，最重要的就是人脸表情的表达了。脸部是人们表达感情的最主要的部分，人们个人内心的情绪波动直接体现在脸部的表情上，而且人脸表情的模拟一直有着广泛的应用场景，比如影视制作、游戏制作、虚拟主播、以及AR/VR方面，因此如何生成具有高真实感的三维人脸表情则显得尤其重要。
[0003]根据人脸的生理特征，真实的人脸的动作由43块肌肉来驱动，但是这43块驱动人脸的肌肉进行不同的组合，可以形成上万种不一样的表情。因此，想要使用计算机进行生成高真实感的人脸表情困难重重。目前，主流的三维人脸表情生成主要是先通过人脸运动追踪得到相关参数与，再利用相关参数进行表情驱动技术，得到三维人脸表情。但是，关于人脸运动追踪部分，现有的技术一般有两种思路：一种是通过在人脸上面贴上人工标记的标记点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于二维的三维表情拟合方法，其特征在于，包括：获取二维表情图像，并识别二维表情图像所属的目标表情类型；获取与所述目标表情类型对应的目标表情系数组，每个表情类型对应一个表情系数组，所述表情系数组基于预先构建的表情基、二维样本表情和三维样本表情映射得到，所述表情基包括多个预设基础三维表情，所述表情系数组包括与每个预设基础三维表情对应的表情系数；根据所述目标表情系数组对所述表情基进行拟合，得到三维人脸表情并输出。2.根据权利要求1所述的基于二维的三维表情拟合方法，其特征在于，预先构建所述表情基，具体包括：获取当前预设基础表情类型对应的脸部的三维点云数据，预设基础表情类型预先构建多个，并基于预设的脸部区域划分规则，设定每个预设基础表情类型对应的区域；确认当前预设基础表情类型对应的目标区域，并从所述三维点云数据中获取所述目标区域对应的目标三维点云数据；根据所述目标三维点云数据生成三维图像并替换至预先构建的中立三维表情模板中对应的区域，得到所述当前预设基础表情类型对应的当前预设基础三维表情；循环执行上述过程，以得到每个预设基础表情类型对应的预设基础三维表情，再根据所有的预设基础三维表情构建所述表情基。3.根据权利要求1所述的基于二维的三维表情拟合方法，其特征在于，基于预先构建的表情基、二维样本表情和三维样本表情映射得到所述表情系数组，具体包括：获取当前表情类型对应的当前二维样本表情和当前三维样本表情；从所述当前二维样本表情提取特征数据后按所述当前表情类型对应的表情系数组和所述表情基进行拟合，得到当前三维拟合表情；根据所述当前三维样本表情、所述当前三维拟合表情和预设拟合函数更新所述当前表情类型对应的表情系数组；循环利用所述当前表情类型的二维样本表情更新表情系数组，直至达到预设要求后，得到所述当前表情类型对应的表情系数组；重复执行上述过程，以得到每个表情类型对应的表情系数组并保存。4.根据权利要求3所述的基于二维的三维表情拟合方法，其特征在于，所述从所述当前二维样本表情提取特征数据后按所述当前表情类型对应的表情系数组和所述表情基进行拟合，得到当前三维拟合表情，包括：将当前表情类型的当前二维样本表情打上标签，所述标签记录了与所述当前表情类型对应的表情系数组；将打上所述标签的当前二维样本表情输入至表情变换模型，由所述表情变换模型从所述当前二维样本表情中提取特征数据，再按所...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋展，谢鹏举，叶于平，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：