从单图像生成可动画的三维头部模型的生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种从单图像生成可动画的三维头部模型的生成方法及系统。该方法包括步骤：获取头部图像并生成参数化模型；基于参数化模型生成头部图像的语义模型，将语义信息从规范化语义模板传递给语义模型并对语义模型采样，为每个采样点分配语义代码；提取头部图像的法线贴图及特征图；将每个采样点、特征向量及语义代码输入到深度隐式函数，为每个采样点预测占有值和精确的语义代码；从占有场中提取等势面，生成三维头部模型，利用精确的语义代码进行结构统一；通过表情驱动算法对结构统一后的三维头部模型进行动态驱动。本发明专利技术可以从具有不同年龄、性别和面部表情的个体的单张肖像图重建高保真、无伪影和可动画化的三维头部模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉和计算机图形学领域，更具体地，涉及一种从单图像生成高保真、可动画的三维头部模型的生成方法及系统。

技术介绍

1、单图像三维头部重建是指利用算法从单张肖像图像自动生成由网格(mesh)表示的三维头部模型。三维头部重建展现出了巨大的应用前景。除此以外，三维头部重建在影视制作、游戏娱乐、智能教育等领域都具备广阔的应用前景。目前获得三维头部模型的方式大致有两种：(1)手工建模或基于高精度三维扫描仪、立体视觉系统重建三维头部模型；(2)基于深度学习技术直接从肖像图中重建三维头部模型。第(1)种方式可以获得高精度的三维头部模型，但使用的设备(如激光测距三维扫描仪)价格昂贵，可操作性低，难以普及化应用；并且扫描过程中个体容易抖动产生噪声导致扫描的三维头部模型残缺。而第(2)种基于深度学习的方式直接从肖像图中重建三维头部模型，可以最大程度地节省成本并大幅提高操作的便捷性。

2、作为一个典型的非适定(ill-posed)问题，从单张图像中重建三维头部模型是一项具有挑战的任务。为应对这一挑战，研究者们陆续提出了一系列基于深度学习的方法以从数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种从单图像生成可动画的三维头部模型的生成方法，其特征在于，包括步骤：

2.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，在所述进行动态驱动前，还包括步骤：

3.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述生成所述头部图像的参数化模型包括步骤：

4.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述获取规范化语义模板包括步骤：获取形状参数、表情参数、姿态参数为零的标准三维模型，定义将所述标准三维模型每个点的坐标归一化后的值作为该点的语义值，得到所述规范化语义模板；

5.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述将每个采样点、每个采样点的特征向量及...

【技术特征摘要】

1.一种从单图像生成可动画的三维头部模型的生成方法，其特征在于，包括步骤：

2.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，在所述进行动态驱动前，还包括步骤：

3.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述生成所述头部图像的参数化模型包括步骤：

4.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述获取规范化语义模板包括步骤：获取形状参数、表情参数、姿态参数为零的标准三维模型，定义将所述标准三维模型每个点的坐标归一化后的值作为该点的语义值，得到所述规范化语义模板；

5.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述将每个采样点、每个采样点的特征向量及...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘乐元，刘旭，陈靓影，刘三女牙，杨宗凯，
申请(专利权)人：华中师范大学，
类型：发明
国别省市：