一种基于差异化标定样本模型的AI换脸方法及系统技术方案

本发明专利技术属于AI换脸技术领域，特别涉及一种基于差异化标定样本模型的AI换脸方法及系统。包括：对数据进行预处理；将预处理后的人脸图像数据Xs输入MSF神经网络结构模型进行训练，以得到训练好的换脸检测模型；换脸操作处理；首先使用换脸检测模型对人脸目标图像A进行脸部关键点检测，并根据关键点的三维坐标，计算人脸俯仰角、左右旋转角和平面旋转角三个方向的旋转角度；然后分割待替换人脸图像B中人脸部分图像，以生成人脸图像C，并计算人脸图像C的人脸俯仰角、左右旋转角和平面旋转角三个方向的旋转角度；本发明专利技术以解决现有标准化数据集训练出的模型通用性不强，不同角度人脸替换难度大，替换后面部融合处理不好等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于ai换脸，特别涉及一种基于差异化标定样本模型的ai换脸方法及系统。

技术介绍

1、让观众在展馆中学习相关历史文化知识的同时，也能寓教于乐，体会参观的快乐。因此各类交互游戏应运而生，其中利用ai技术的交互游戏通过出色的交互效果以及先进的技术水平更具有吸引力。使用ai技术进行人脸换脸，并实现不同的动画效果，让游客沉浸式体验不同的博物馆文化，可以帮助博物馆引流，扩大宣传效果。

2、但现有的ai换脸方法存在标准化数据集训练出的模型通用性不强，不同角度人脸替换难度大，替换后面部融合处理不好等问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服现有技术的上述不足，本专利技术提供一种基于差异化标定样本模型的ai换脸方法及系统，以解决现有标准化数据集训练出的模型通用性不强，不同角度人脸替换难度大，替换后面部融合处理不好等问题。

2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于差异化标定样本模型的ai换脸方法，包括如下步骤：

3、步骤s1：对数据进行预处理；</p>

4、步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于差异化标定样本模型的AI换脸方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于差异化标定样本模型的AI换脸方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

3.如权利要求2所述的一种基于差异化标定样本模型的AI换脸方法，其特征在于，所述人脸数据集使用训练数据集，即VGGface2_HQ数据集，该数据集至少包含9000个身份和340万张人脸图像的数据集，且其图像分辨率为512×512像素。

4.如权利要求1所述的一种基于差异化标定样本模型的AI换脸方法，其特征在于，所述步骤S2中MSF神经网络结构模型进行训练的过程包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于差异化标定样本模型的ai换脸方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于差异化标定样本模型的ai换脸方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：

3.如权利要求2所述的一种基于差异化标定样本模型的ai换脸方法，其特征在于，所述人脸数据集使用训练数据集，即vggface2_hq数据集，该数据集至少包含9000个身份和340万张人脸图像的数据集，且其图像分辨率为512×512像素。

4.如权利要求1所述的一种基于差异化标定样本模型的ai换脸方法，其特征在于，所述步骤s2中msf神经网络结构模型进行训练的过程包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆涛，
申请(专利权)人：苏州金螳螂文化发展股份有限公司，
类型：发明
国别省市：