【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频处理技术，特别是一种适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，该系统可以实现智能人脸替换的功能，适用于影视行业等领域。
技术介绍
1、视频生成是指根据一定的输入条件，生成满足特定要求的视频序列的技术。视频生成技术在影视制作、虚拟现实、教育培训等领域有广泛的应用。其中，人脸替换是一种常见的视频生成任务，即将视频中的某个或某些人物的人脸替换为目标人物的人脸，从而改变视频内容或风格。
2、人脸替换技术通常包括以下几个步骤：目标检测、人脸识别、人脸重建、人脸对齐、人脸融合等。目标检测是指在视频帧中定位和分割出人物区域；人脸识别是指在人物区域中识别出人脸，并判断是否需要进行替换；人脸重建是指根据目标人物的照片或视频，生成与原始人物相似的二维人脸图像；人脸对齐是指将二维人脸图像与原始人物的姿态、表情、光照等条件进行匹配和调整；人脸融合是指将二维人脸图像与原始视频帧进行无缝地合成，使得替换后的视频看起来自然和真实。
3、目前，已有一些基于深度学习的方法实现人脸替换技术，例如face2face、deepfakes、...
【技术保护点】
1.适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，其特征在于依次包括视频输入模块、人物检测与识别模块、人脸重建模块和视频输出模块；
2.如权利要求1所述适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，其特征在于所述第一特征提取子模块，用于从输入的视频帧中提取高层次和低层次的特征图，使用CNN提取网络；其中，卷积操作表示为：
3.如权利要求1所述适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，其特征在于所述第一注意力子模块设有自注意力机制，根据特征提取子模块输出的特征图生成注意力图，即表示每个像素点对人物区域检测和识别任务的重要性程度的图像；在自注意力机制中，每个位置的特征...
【技术特征摘要】
1.适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，其特征在于依次包括视频输入模块、人物检测与识别模块、人脸重建模块和视频输出模块；
2.如权利要求1所述适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，其特征在于所述第一特征提取子模块，用于从输入的视频帧中提取高层次和低层次的特征图，使用cnn提取网络；其中，卷积操作表示为：
3.如权利要求1所述适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，其特征在于所述第一注意力子模块设有自注意力机制，根据特征提取子模块输出的特征图生成注意力图，即表示每个像素点对人物区域检测和识别任务的重要性程度的图像；在自注意力机制中，每个位置的特征都可以参与计算权重，计算公式如下：
4.如权利要求1所述适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，其特征在于所述筛选子模块使用非极大值抑制nms，根据检测子模块输出的候选框和置信度生成最终的坐标和掩码，即表示确定存在人物区域的位置、大小和形状的数据；nms是一种用于去除冗余的目标检测算法，对于每个预测框，保留其置信度最大的框，并删除与该框iou大于一定阈值的其它框，具体步骤如下：
5.如权利要求1所述适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，其特征在于所述比较子模块使用余弦相似度度量，根据识别子模块提取的人脸特征向量生成相似度和判断结果，余弦相似度度量表示为：
6.如权利要求1所述适用于影视后期制作的智能人脸替换技术，其特征在于所述策略子模块使用规则策略算法，根据比较子模块输出的相似度和判断结果生成最终的替换列表，即表...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。