申请/专利权人：京东科技控股股份有限公司

申请日：2021-09-01

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113723317B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06T15/00;G06T17/00;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.12.17#实质审查的生效;2021.11.30#公开

摘要：本发明提供一种3D人脸的重建方法、装置、电子设备和存储介质，所述重建方法包括：获取待重建人脸图像，所述待重建人脸图像为彩色深度图像；将所述待重建人脸图像输入预置的三维形变模型，得到人脸的形状数据和纹理数据组成的第一数据组；根据所述待重建人脸图像获取人脸的第一特征向量；将所述第一数据组和所述第一特征向量输入预置的图卷积重建模型，得到重建后的人脸的形状数据和纹理数据组成的第二数据组。本发明的技术方案可以提高3D人脸重建的精度。

主权项：1.一种3D人脸的重建方法，其特征在于，所述重建方法包括：获取待重建人脸图像，将所述待重建人脸图像输入预置的三维形变模型，得到人脸的形状数据和纹理数据组成的第一数据组，其中，所述三维形变模型用于基于对人脸彩色深度图像进行特征提取得到的形状特征值、表情特征值和纹理特征值，得到人脸的形状数据和纹理数据；根据所述待重建人脸图像获取人脸的第一特征向量；将所述第一数据组和所述第一特征向量输入预置的图卷积重建模型，得到重建后的人脸的形状数据和纹理数据组成的第二数据组，其中，所述预置的图卷积重建模型用于基于所述人脸的形状数据、纹理数据和所述第一特征向量对彩色深度图像进行重建；所述预置的图卷积重建模型的训练过程包括：将获取的样本人脸图像集中的样本人脸图像输入初始三维形变模型，得到人脸的形状数据和纹理数据组成的第三数据组，所述样本人脸图像为彩色深度图像；将所述第三数据组和第二特征向量输入初始图卷积重建模型，得到人脸的形状数据和纹理数据组成的第四数据组，其中，所述第二特征向量根据所述样本人脸图像获取；将所述第四数据组输入可微分渲染器，生成渲染后的重建人脸图像，其中，所述重建人脸图像为彩色深度图像；根据所述重建人脸图像和所述样本人脸图像构建图像误差损失函数；采用所述样本人脸图像集的样本人脸图像训练所述图像误差损失函数，得到所述预置的图卷积重建模型；所述预置的三维形变模型的训练过程包括：根据所述样本人脸图像的形状特征值、表情特征值和纹理特征值构建所述初始三维形变模型的参数正则损失函数，采用所述样本人脸图像集训练所述参数正则损失函数得到所述预置的三维形变模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 京东科技控股股份有限公司 3D人脸的重建方法、装置、电子设备和存储介质

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