人脸姿态判断方法及换脸方法技术

本发明专利技术涉及一种人脸姿态判断方法及换脸方法。本发明专利技术的技术方案为一种人脸姿态判断方法，其特征在于：获取包含人脸的待判断视频；对待判断视频中的每一帧图像进行人脸关键点检测，得到每一帧图像的人脸关键点位置；将当前帧图像中人脸的人脸关键点位置与参考人脸模板的人脸关键点位置进行仿射变换计算，得到当前帧和参考人脸模板图像之间的仿射变换矩阵；其中参考人脸模板的欧拉角中的俯仰角、偏航角、翻滚角均为0。后面所有姿态判断均以参考人脸模板的欧拉角为参考标准。本发明专利技术适用于计算机视觉技术领域。机视觉技术领域。机视觉技术领域。

【技术实现步骤摘要】
人脸姿态判断方法及换脸方法


[0001]本专利技术涉及一种人脸姿态判断方法及换脸方法。适用于计算机视觉


技术介绍

[0002]随着5G时代的到来，各种短视频、直播等如雨后春笋般，层出不穷。各种美颜滤镜、瘦身滤镜充斥在各个应用平台上，尤其是换脸(将人物A的脸部区域换到人物B的脸部区域)功能，受到了广大用户的追捧。
[0003]现有换脸技术方案中，主要分为两大类，人脸贴合和人脸重现。其中人脸贴合是指将人物A中的脸部全部区域或者部分区域如嘴巴、鼻子、眼睛等贴合到人物B中的脸部区域；人脸重现是指人物A的表情动作驱动人物B，使得人物A和人物B的头部表情动作完全一致。
[0004]人脸重现换脸方案对人物A的表情驱动要求较高，比如视频要求人脸无遮挡，以及不能出现人脸大姿态的转动，否则会导致重现的人物B出现变形、弯曲等问题。人脸处于小姿态时，由于视频中每一帧人脸关键点检测得到的相同关键点坐标，在前后两帧中都存在较大偏差，导致人脸贴合会存在抖动。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是：针对上述存在的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸姿态判断方法，其特征在于：获取包含人脸的待判断视频；对待判断视频中的每一帧图像进行人脸关键点检测，得到每一帧图像的人脸关键点位置；将当前帧图像中人脸的人脸关键点位置与参考人脸模板图像的人脸关键点位置进行仿射变换计算，得到当前帧和参考人脸模板图像之间的仿射变换矩阵；基于当前帧和参考人脸模板图像之间的仿射变换矩阵，得到当前帧图像的欧拉角；基于当前帧的欧拉角判断当前帧图像中的人脸姿态为大姿态或小姿态。2.根据权利要求1所述的人脸姿态判断方法，其特征在于，所述基于当前帧的欧拉角判断当前帧图像中的人脸姿态为大姿态或小姿态，包括：当欧拉角满足小姿态条件时，判断人脸姿态为小姿态；当欧拉角不满足小姿态条件时，判断人脸姿态为大姿态；其中，小姿态条件为欧拉角中人脸俯仰角处于[
‑
15，15]区间、偏航角处于[
‑
30，30]区间且翻滚角处于[
‑
15，15]区间。3.一种换脸方法，其特征在于：获取包含人脸的视频A和包含人脸的视频B；利用权利要求1或2所述人脸姿态判断方法判断视频A和视频B各自当前帧图像中人脸的人脸姿态；基于当前帧图像中人脸处于的人脸姿态，分别计算得到当前帧图像的最终人脸关键点坐标；基于视频A和视频B中各自当前帧图像的最终人脸关键点坐标进行人脸贴合换脸。4.根据权利要求3所述的换脸方法，其特征在于，所述基于当前帧图像中人脸处于的人脸姿态，分别计算得到当前帧图像的最终人脸关键点坐标，包括：A、当当前帧图像中人脸处于大姿态时，计算当前帧和上一帧图像上同一关键点之间的欧氏距离；若欧氏距离大于设定阈值，则当前帧图像上该关键点的最终...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宁，金志威，张雅滋，
申请(专利权)人：北京中科睿鉴科技有限公司，
类型：发明
国别省市：