人脸纹理迁移方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像数据处理技术领域，特别是涉及到一种人脸纹理迁移方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：分别使用BFM模型和ARKIT模型分别处理同一张人脸图像，得到BFM人脸模型和ARKIT人脸模型。对ARKIT人脸模型设计纹理坐标，得到ARKIT纹理贴图。将BFM人脸模型配准到ARKIT人脸模型上，得到所述BFM人脸模型的顶点和所述ARKIT人脸模型的顶点的对应关系，配准完成后，计算ARKIT纹理贴图上的每个像素的重心坐标和对应的纹理，将BFM人脸模型中的人脸纹理迁移到ARKIT人脸模型，提高了ARKIT模型生成的人脸模型与人脸的相似度，提高了人脸纹理迁移算法收敛的速度与精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像数据处理，特别是涉及到一种人脸纹理迁移方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、人脸相似度主要由两个因素确定,一个是人脸的mesh，定义了人脸的形状(shape)，一个是人脸的纹理(texture)，描述了人脸的样子。人脸相似度更大程度上取决于纹理的相似度。因而，纹理的拟合问题是人脸三维重建的重要课题之一。现有常用的开源人脸模型bfm09的mesh有35709个点，该模型带有设计好的纹理。然而，由于bfm09的mesh点数较大，直接导致计算量较大。在实际应用中，通常采用拥有少点数的人脸模型，如：arkit模型的mesh点数仅有1220个点，但是arkit模型不带有纹理。如何将bfm纹理迁移到arkit模型的目标人脸模型上，提高arkit模型生成的人脸模型与人脸的相似度，成为重要的研究课题。

2、纹理迁移，涉及到两个模型的mesh之间的配准，解决这类非刚体mesh间的配准问题，往往采用nonrigid-icp，或者直接采用icp技术。这类方法收敛速度慢，受初始状态影响较大，尤其受脸特征点的选择的影响比较大。p>

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种人脸纹理迁移方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的人脸纹理迁移方法，其特征在于，所述将所述BFM人脸模型配准到所述ARKIT人脸模型上，得到所述BFM人脸模型的顶点和所述ARKIT人脸模型的顶点的对应关系的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的人脸纹理迁移方法，其特征在于，所述根据所述关键点对，对所述BFM人脸模型和所述ARKIT人脸模型进行粗配准，得到BFM人脸模型的顶点和所述ARKIT人脸模型的顶点的粗配准结果的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的人脸纹理迁移方法，其特征在于，所述对所述粗配准结果进行精配准，得到BFM人脸模型...

【技术特征摘要】

1.一种人脸纹理迁移方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的人脸纹理迁移方法，其特征在于，所述将所述bfm人脸模型配准到所述arkit人脸模型上，得到所述bfm人脸模型的顶点和所述arkit人脸模型的顶点的对应关系的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的人脸纹理迁移方法，其特征在于，所述根据所述关键点对，对所述bfm人脸模型和所述arkit人脸模型进行粗配准，得到bfm人脸模型的顶点和所述arkit人脸模型的顶点的粗配准结果的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的人脸纹理迁移方法，其特征在于，所述对所述粗配准结果进行精配准，得到bfm人脸模型的顶点和所述arkit人脸模型的顶点的精配准结果的步骤，包括：

5.根据权利要求4所述的人脸纹理迁移方法，其特征在于，所述根据预设的筛选规则对所述精配准结果进行筛选，将不符合所述筛选规则的所述精配准结果剔除，得到所述bf...

【专利技术属性】
技术研发人员：王乃洲，鲍文杰，谢宗生，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：