CN101098241A - 虚拟形象实现方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种网络虚拟形象的实现方法，包括：从图片中检测出人脸图像；将检测出的人脸图像与选中的多媒体背景合成为虚拟形象；将所述虚拟形象存储为虚拟形象展示文件，并与用户网络帐户信息相关联，当用户登录网络后，将所述虚拟形象展示文件提供给客户端进行显示。采用本发明方法，将网络虚拟形象与现实生活中的人物头像相结合，使得虚拟形象更逼真，带给用户更新鲜有趣的体验。
Description
技术领域
本发明涉及网络应用领域，尤其涉及一种虚拟形象的实现方法及其系统。
背景技术
网络系统中的虚拟形象技术应用在网页画面中和即时通信系统中，本发明主要关注即时通信系统中的虚拟形象技术。
即时通信系统中的虚拟形象技术是指为即时通信系统的使用者提供可在即时通信系统客户端显示的虚拟形象。即时通信系统的虚拟形象通过虚拟形象设计系统来实现。即时通信系统的使用者可以选择或购买即时通信供应商提供的虚拟服饰、场景和人物形象来装扮使用者在即时通信系统客户端中显示的虚拟形象，包括在使用即时通信系统聊天室、即时通信系统社区或即时通信交友等服务时所显示的虚拟形象，给其他即时通信系统的使用者展示自己的网络形象。即时通信的虚拟形象技术的应用，使即时通信系统的使用者在互联网虚拟世界中可以体验到乐趣，从而提高使用者的业务感受。
目前，即时通信系统虚拟形象技术提供完全虚拟的服饰、场景和人物形象。这些服饰、场景和人物形象的图像由手工绘制，并以静态图像文件、动态图像文件(如动态GIF文件)，或者flash、视频、三维动画文件的形式来存储和显示。
当前即时通信系统的虚拟形象实现过程为：首先由即时通信服务商制作大量精美的虚拟形象画面，在网页上分类展示出来；之后用户在即时通信系统的客户端通过HTTP服务，在网页上挑选自己喜欢的虚拟形象画面，提交给即时通信系统服务器；服务器记录下该用户选择的虚拟形象编号，在用户下次登录到即时通信系统的时候查找该用户的虚拟形象编号，然后向即时通信系统的客户端发送该虚拟形象画面的数据，并在客户端显示出来。
目前的即时通信系统中的虚拟形象技术存在以下局限：还没有直接使用照片中的人物图像作为人物形象的虚拟形象技术，更没有通过从人物照片或动态图像中间接选取人脸，然后和其他背景以及服饰合成的虚拟形象技术，因而虚拟形象不够丰富和生动。
由于本发明涉及到人脸检测技术，下面对该技术进行简单介绍。
人脸检测是指在给定的图像中确定所有人脸(如果存在)的位置、大小、姿态的过程。人脸检测在生物特征识别、安全监控、视频会议、基于内容的多媒体信息检索和新一代人机交互等领域具有越来越重要的应用价值。
人脸检测问题包含的内容非常广泛，可从不同的角度对人脸检测问题进行分类，如表一所示：
表一：人脸检测问题的分类
| 分类依据 | 类别 | ||
| 图像类型 | 图像来源 | 静态图像(包括数字照片、数码图片等) | 动态图像(即视频序列，如保安监控录像、影视资料等) |
| 颜色信息 | 彩色 | 灰度 | |
| 图像背景 | 镜头类型 | 头肩部图像 | 半身/全身图像 |
| 人脸姿态 | 正面(包括端正和平面内旋转) | 侧面(包括俯仰、侧影及旋转) | |
| 人脸数目 | 单人(又可以称为人脸定位，是在已知人脸数目情况下的特例) | 未知(需要判定图像中是否存在人脸，人脸的数目以及各个人脸的尺寸和位置，即是完全的检测问题 | |
| 图像背景复杂程度 | 简单背景(指无背景或背景的特征被严格约束，在该条件下只利用人脸的轮廓、颜色、运动等少量特征就能够进行准确检测) | 复杂背景(指背景的类型和特征不受约束，某些区域可能在色彩、纹理等特征上和人脸相似，必须利用较多的人脸特征才能准确检测) | |
人脸检测的方法可以分成两大类：
(1)基于启发式模型的方法
基于启发式的模型的方法首先要提取图像中的几何形状、灰度、纹理等特征，然后检验它们是否符合人脸特征的先验知识。
利用人脸的轮廓、对称性等少量特征的方法适用于较强约束条件下(如简单背景、头肩图像)的人脸检测。由于使用的特征较少，此类算法可以达到较高的检测速度，实现实时检测与跟踪。利用人脸五官分布特征的知识模型方法能够在一定程度上适用于复杂背景图象中的人脸检测，同时达到较高的检测速度。
(2)基于统计式模型的方法
此类方法将人脸区域看作一类模式，即模板特征，使用大量的“人脸”与“非人脸”样本训练、构造分类器，通过判别整个图象中所有可能区域属于哪类模式的方法实现人脸的检测。实际上，人脸检测问题被转化为统计模式识别的二分类问题。
发明内容
本发明提供一种网络虚拟形象实现方法，用以解决现有技术中还未实现使用照片中的人物图像合成虚拟形象的问题。
基于上述方法，本发明另提供一种虚拟形象实现系统。
本发明方法包括：
A、从图片中检测出人脸图像；
B、将检测出的人脸图像与多媒体背景合成为虚拟形象；
C、将所述虚拟形象存储为虚拟形象展示文件并与用户网络帐户信息相关联，当用户登录网络后，将所述虚拟形象展示文件提供给客户端进行显示。
根据本发明的上述方法，所述步骤A中，从图片中检测出人脸的位置和大小；
所述步骤B中，按照检测出的人脸的位置和大小提取人脸图像，并与所述多媒体背景合成为所述虚拟形象。
所述步骤A中，检测出人脸的位置和大小后，提取该人脸的轮廓；
所述步骤B中，按照提取的轮廓提取人脸图像，并与所述多媒体背景合成为所述虚拟形象。
上述方法中，所述步骤A中，从检测出的人脸中定位该人脸的特征点位置；
所述步骤B中，对所述特征点位置的人脸局部图像按照指定方式进行变形；或/和
将所述多媒体背景合成到相应的特征点位置。
根据本发明的上述方法，所述步骤B中，通过将检测出的人脸图像贴入到所述多媒体背景中，或将所述多媒体背景贴入到检测出的人脸图像中，合成所述虚拟形象。
对所述人脸图像进行缩放、旋转或变形操作，或上述方式的任意组合操作后，将其贴入到所述多媒体背景中。
根据本发明的上述方法，所述多媒体背景为静态背景背景或动态背景；所述虚拟形象为静态虚拟形象或动态虚拟形象；所述虚拟形象展示文件为静态图像文件、动态图像文件、视频文件或动画文件。
本发明的虚拟形象实现系统，包括：
获取模块、人脸检测模块、合成模块和应用模块；
所述获取模块与所述人脸检测模块连接，将获取到的包含人脸图像的图片提供给所述人脸检测模块；与所述合成模块连接，将指定的多媒体背景文件提供给所述合成模块；
所述人脸检测模块与所述合成模块连接，将检测到的人脸图像与多媒体背景合成为虚拟形象；
所述合成模块与所述应用模块连接，将合成后的虚拟形象存储为虚拟形象展示文件并与用户网络帐户信息关联，当用户登录网络后，由其将所述虚拟形象展示文件提供给客户端进行显示。
所述人脸检测模块包括一位置检测子模块，分别与所述获取模块和所述合成模块连接，从获取到的图片中检测人脸的位置和大小，并按照检测出的位置和大小提取人脸图像，发送给所述合成模块。
所述人脸检测模块包括一轮廓提取模块，分别与所述位置检测子模块和所述合成模块连接，接收所述位置检测子模块提供的人脸图像，提取该人脸的轮廓曲线，并按照该轮廓曲线提取的人脸图像，发送给所述合成模块。
上述方法中，所述人脸检测模块包括一特征点定位子模块，分别与所述位置检测子模块和所述合成模块连接，或分别与所述轮廓提取子模块和所述合成模块连接，对所述位置子模块或轮廓提取子模块提供的人脸图像进行特征点定位，并将特征点位置信息发送到所述合成模块；
所述合成模块按照所述特征点位置信息，对所述特征点位置的人脸局部图像按照指定的方式进行变形；或/和
将所述多媒体背景合成到人脸图像中的相应位置。
上述方法中，所述合成模块通过将接收的人脸图像贴入到所述多媒体背景中，或将所述多媒体背景贴入到该人脸图像中，合成所述虚拟形象。
所述合成模块对所述人脸图像进行缩放、旋转或变形操作，或上述方式的任意组合操作后，将其贴入到所述多媒体背景中。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明通过人脸检测技术，从含有人脸图像的图片中提取人脸图像，再与多媒体背景合成，生成虚拟形象，使得通过本发明生成的虚拟形象比传统的虚拟形象更加逼真和灵活多变，给用户带来了更新鲜有趣的感受。
(2)在合成虚拟形象的过程中，可对检测出的人脸图像进行相应的变形处理，使其符合用户指定的面部表情，包括静态表情和动态表情等，从而使网络虚拟形象更加生动。
附图说明
图1为本发明的虚拟形象实现流程示意图；
图2为本发明的虚拟形象实现系统结构示意图。
具体实施方式
本发明提供一种应用人脸检测技术的网络虚拟形象实现方法和该方法的实现系统，下面分别对本发明的方法和系统进行详细描述。
预先设定一服务器，用来应用人脸检测技术制作虚拟人物形象。服务器中预先设定不同类型的多媒体背景文件，还可以预先定义各种面部表情及其实现函数，用于合成虚拟人物形象。
多媒体背景文件从文件格式上可以是即时通信系统提供的静态图像文件、动态图像文件(如动态GIF文件)，或者flash、视频、三维动画文件，从内容上可以是服饰或场景。多媒体背景从内容上可以分为以下几类：
人脸的装饰图像，如，帽子、扇子，手帕、眼镜等；
人脸的组成部分，如，特制的嘴巴、眉毛、胡须和眼睛等；
背景贴图，如风景、搞笑背景等。
人物形体，如3D人物形体、Flash表现形体、视频表现形体等。
多媒体背景中可预留一个或多个填充人脸的空白填充区域。
服务器可提供多种填充方式，如将一个头像填充到背景图片中的一个或多个填充区域，按照设定的角度旋转填充或按照设定的扭曲方式填充等，以供用户选择，上述填充方式均可通过现有图像或视频处理技术实现。
服务器中还可以通过表情函数设定不同的人脸表情(如喜、怒、哀、乐等)，供用户选择，不同的表情以不同的表情函数实现。用户设定人脸的表情时，除设定上述静态表情外，还可以设定动态的表情，如眨眼睛等。动态表情由动态表情函数实现。
参见图1，为本发明的虚拟形象实现流程示意图。具体流程包括：
S1、服务器接收用户上传的人脸图片和指定的多媒体背景文件，以及设定的虚拟形象合成方式。
用户登录到即时通信系统后，通过超文本传输协议(Hyper Text TransportProtocol，HTTP)服务器，通过互联网工具，如IE浏览器，上传含有自己或者他人人脸的图片，并且从服务器提供的多媒体背景文件中指定用于合成的多媒体背景文件。服务器接收用户上传的包含人脸的图片和指定的背景文件，并记录该用户的即时通信系统的帐号。
本发明对用户上传的人脸图片的要求是彩色和灰度静态图像，并且人脸数目已知(一个或者多个，在检测之前数目已经被指定)、姿态正面微侧。人脸图片中的背景可以是比较单一或复杂的情况，包括各种自然环境和人工环境。
用户可指定一个或多个背景文件，例如一个风景背景图片，一个或多个装饰图片(如帽子、眼镜等)。
用户还可以指定人脸填充方式，如，选定的背景图片有多个填充域，而用户提供的人物图片中只有一个人物头像时，用户可指定将人物头像重复填充到多个填充区域，并且可以设定不同的旋转角度或扭曲方式。
用户还可以指定人脸的表情，用户可选择其中的一种，也可以选择多种。选择多种表情时，可分别应用于不同的填充区域。
用户设定人脸的表情时，可设定静态的表情，如喜怒哀乐等，也可以设定动态的表情，如眨眼睛等。
S2、服务器根据用户选择的人脸图像合成方式确定人脸检测方法，并进行人脸检测。
服务器判断人脸图像合成的方式，再根据判断结果确定采用的人脸检测方法。判断结果以及相应的人脸检测方式主要有以下几种情况：
情况一：服务器判断人脸图像合成方式为贴整张人脸，并且对人脸的轮廓没有严格的要求，如，在一幅风景画中仅预留一个或多个圆形的空白填充区域，用于填充人脸。
此时，服务器采用人脸检测技术，对用户上传的人脸图片进行人脸检测确定人脸的位置和大小。人脸检测方法可以是现有人脸检测方法的任何一种。
例如，本发明使用了一种基于Adaboost的人脸检测算法。该算法是一种分类器算法，其基本思想是利用大量的分类能力一般的简单分类器(weakerclassifier)通过一定方法叠加(boost)起来，构成一个分类能力很强的强分类器。理论证明，只要每个简单分类器分类能力比随机猜测要好，当简单分类器个数趋向于无穷的时候，强分类器的错误率强趋于零。
在用Adaboost做人脸检测时，首先从人脸中抽取大量的一维简单特征。这些简单特征都有一定的人脸和非人脸区分性。最终系统使用数千个一维简单分类器组合起来，经过多次的分类之后，分类的效果就能表现出来，人脸就能被检测出来。Adaboost系统检测速度很高，同时具有较好的识别效果。
本发明采用的人脸检测方法还可以综合使用基于启发式和统计式模型的两种方法。当综合使用两种方法的时候，可以有效利用两种方法的优势，达到更佳的结果。
本发明采用的人脸检测算法包涵但是并不限于以上算法。
情况二：服务器判断人脸图像合成方式为贴整张人脸，但是对人脸的轮廓有严格的要求，如，在一幅肖像图片中仅预留出脸部形状的区域作为填充区域。
此时，服务器在检测出人脸位置和大小的基础上，还要进行人脸轮廓提取(轮廓提取是指提取检测到的人脸的轮廓边缘形状)。现有的轮廓提取的方法很多，如：本文采用方法是：
首先根据人眼的谷点性质或者使用下文特征点定位的方法检测出人脸的双眼位置，然后由双眼的坐标判断双眼的水平方向，若不在同一水平方向上，则将图像沿双眼方向旋转为水平方向。之后截取一个大致的矩形外轮廓图像，然后将此图像归一变换到标准面像(根据图像大小取不同的大小)。对截取出来的外轮廓图像进行边缘检测生成梯度图像，这里使用一阶微分算子。本文采用sobel算子和canny算子相结合的方法，将人脸有效信息二值化。之后通过区域连通性滤波方法滤掉背景，对求得的轮廓点进行曲线修正，对优先区域和整幅图像分别做垂直投影和水平投影等处理，获取准确的人脸轮廓和四周边界，这样就消除了背景干扰。本发明可采用的人脸轮廓提取算法包括但不局限予上述的轮廓提取方法。
情况三：服务器判断人脸图像合成方式为更细致的特征点合成方式，比如选取的背景文件中包含了装饰类图片(如帽子、眼镜等)或人脸的组成部分的图片(如特制的嘴巴、眉毛、胡须和眼睛等)，或用户预先设定了面部表情(如喜、怒、哀、乐等静态表情，或眨眼等动态表情)时，服务器在检测出人脸位置和大小的基础上还要进行特征点定位。
特征点定位是指在确定人脸的位置之后，进一步圈定出人脸的眼睛以及鼻子和嘴巴等特征所在的位置。由这些特征点，可以根据需要组成一个由特征点组成的网格mesh，用于人脸静态表情或者动态表情(即人脸动画)的实现。
现有的特征点定位的方法很多。本文采用的是基于统计特征的方法中的子空间法：
子空间法的思想是，根据一定的性能指标寻找一个线性或非线性的空间变换，把原始图像信号数据变换到一个低维子空间，使像人脸这样的高维数据在子空间中的分布更为紧凑，更利于分类，并且大大降低计算的复杂度。
子空间法有多种，本文具体采用了其中的主元分析法(PrincipalComponent Analysis，PCA)，它利用了降维的思想，把多指标转化为几个综合指标的多元统计。目的是通过线性变换寻找一组最优的单位正交向量基(即主元)，用它们的线性组合来重建目标样本，并使重建后的样本和原样本的误差最小，以达到检测的目的。
本方法进行人脸特征点定位按照主元分析法可以分为主元训练和主元识别两大步骤。首先对大量的人脸的嘴、鼻子、眼睛等特征位置的区域图像进行主元训练并分析，得出嘴、鼻子、眼睛等图像主要特征的主元特征变换；然后根据对应的训练结果去对待定图像区域进行相应的主元特征变换以提取特征点。
本发明采用的特征点定位方法包括但不局限予上述的特征点定位方法。
S3、服务器将检测出的人脸图像按照设定方式与背景合成，生成虚拟形象。
图像是由一个个像素，以光栅扫描的形式排列出来而组成的。人脸图像和背景图像的合成利用这种原理，将场景和背景服饰等图像事先制作好，将其中将要放置人脸的区域用白色的象素表示出来，合成的时候，将检测到人脸的像素值填充到设定的白色区域，最后合成成为图像作为虚拟人物形象图像。
本发明采用贴图方法将检测出的人脸和背景图像合成为人物虚拟形象。首先，服务器指定目标图像和贴入图像，目标图像可以是检测出的人脸图像，此时将背景图像贴入到人脸图像中；目标图像也可以是背景图像或背景视频等多媒体背景，此时，将人脸图像贴入到背景中。现以后者贴图方式对本发明进行描述。
针对上述步骤S2中所述的三种情况，服务器采用不同的方式进行虚拟形象合成。
方式一：针对第一种情况，服务器根据背景中预留的空白区域的大小，对检测到的人脸的尺寸进行缩放，以适应预留区域的大小(图像缩放可通过现有技术实现)。然后，按照指定的填充方式将缩放后的人脸图像填充到预留区域中，合成为虚拟人物形象。
方式二：针对第二种情况，服务器通过轮廓提取，得到人脸的轮廓曲线信息，贴图处理函数辨认这些信息，将人脸图像贴入到背景中。若贴图处理函数判断人脸图像与背景中预留的脸部区域大小或角度不一致，则贴图处理函数对人脸图像进行一定的后处理，包括缩放、变形，旋转等，然后将修改后的人脸图片贴入到未做修改的背景中。
方式三：针对第三种情况，服务器根据获取到的人脸特征点位置信息，执行对应位置处的贴图，如将眼镜图像贴入到人脸的眼睛部位。在贴图过程中，贴图函数根据背景的大小或角度调整人脸图像的大小或角度。
服务器在获取到人脸的特征点位置信息后，还可根据用户选定的脸部表情，将人脸的mesh特征提取出来，表情函数对人脸的特征点进行相应的变形处理，得到用户选定的表情，包括静态表情和动态表情。如，用户指定眨眼的动态表情时，相应的动态表情处理函数根据特征点位置信息，定位到眼睛部位，并生成睁眼和闭眼的图像或视频等(如3D文件、flash文件和gif文件)，交替在眼睛部位显示，形成眨眼的动作。
S4、服务器将虚拟形象存储为虚拟形象展示文件，并提交到即时通信系统作为该用户的虚拟形象展示。
服务器将合成后的虚拟人物形象存储为虚拟人物形象展示文件(可存储为静态图像文件、动态图像文件或视频等多媒体文件)，并与该用户的帐号信息进行关联，存储到即时通信系统的服务器中。当该用户上线的时候，即时通信系统服务器将该用户的虚拟形象展示文件从服务器中调出来，显示在即时通信系统客户端的即时通信工具界面的指定位置。
为了实现上述网络虚拟形象的合成与应用方法，本发明提供了一种网络虚拟形象的实现系统。
参见图2，为本发明的虚拟形象实现系统结构示意图，该系统包括：获取模块、人脸检测模块、合成模块和应用模块。
获取模块分别与人脸检测模块和合成模块连接，将用户输入的包含人像的图片发送给人脸检测模块，将用户指定的背景文件和设定的合成方式信息发送给合成模块；合成模块与应用模块连接，将人脸检测模块提取的人脸图像和背景按照指定的合成方式合成为虚拟形象，并发送给应用模块；应用模块将该虚拟形象存储为虚拟形象展示文件，并与对应的用户网络帐户信息进行关联，当用户登录网络时，应用模块将该用户对应的虚拟形象展示文件发送到该用户所在的客户端进行显示。
上述人脸检测模块包括位置检测子模块、轮廓提取子模块和特征点定位子模块，或者包括位置检测子模块和轮廓提取子模块，或者包括位置检测子模块和特征点定位子模块。下面以人脸检测模块包括位置检测子模块、轮廓提取子模块和特征点定位子模块对本发明的系统进行描述。
位置检测子模块接收获取模块发送的图片，从该图片中检测出人脸的位置和大小，并按照检测出的位置和大小提取人脸图像，发送给轮廓提取子模块；轮廓提取子模块从接收的人脸图像中检测出人脸的轮廓曲线，并按照检测出的轮廓曲线提取人脸图像，并将该人脸图像发送到特征点定位子模块；特征点定位子模块对人脸图像进行特征点定位，并将人脸图像以及特征点位置信息发送到合成模块。
合成模块合成虚拟形象前，首先指定贴入目标和被贴入的图像，目标图像可以是人脸图像，也可以是背景。下面以贴入目标为背景，被贴入图像是人脸图像的贴图方式为例对合成模块的工作过程进行描述。
合成模块根据背景中预留的人脸部位的空白区域的大小，对人脸图像进行缩放，并根据用户在合成方式中指定的旋转角度对人脸图像进行旋转或进行指定方式的扭曲，然后将修改后的人脸图像贴入到背景图像中，合成为虚拟形象。合成模块还接收获取特征点定位子模块发送的人脸特征点位置信息，将选定的装饰图片(如眼镜)或人脸部位图片(如特定的胡须)贴入到相应的特征点位置。若用户指定了脸部表情，则合成模块将特征点位置的部分象素根据表情函数运算，进行变形处理，得到所需的表情。然后再将变形后的人脸图像贴入到背景中的预留区域，形成虚拟形象。
通过以上流程描述可知，本发明通过应用人脸检测技术，从含有人脸图像的图片中提取人脸图像，再与背景多媒体文件合成，生成虚拟形象展示文件，使得通过本发明生成的虚拟形象比传统的虚拟形象更加逼真和灵活多变，给用户带来了更新鲜有趣的感受。在合成虚拟形象的过程中，还可根据用户指定的合成方式进行合成，包括将检测出的人脸图像贴入到背景中的一个或多个填充区域，指定人脸的面部表情，包括静态表情和动态表情等，从而使网络虚拟形象更加丰富和生动。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (13)
1、一种网络虚拟形象的实现方法，包括：
A、从图片中检测出人脸图像；
B、将检测出的人脸图像与多媒体背景合成为虚拟形象；
C、将所述虚拟形象存储为虚拟形象展示文件并与用户网络帐户信息相关联，当用户登录网络后，将所述虚拟形象展示文件提供给客户端进行显示。
2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A中，从图片中检测出人脸的位置和大小；
所述步骤B中，按照检测出的人脸的位置和大小提取人脸图像，并与所述多媒体背景合成为所述虚拟形象。
3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤A中，检测出人脸的位置和大小后，提取该人脸的轮廓；
所述步骤B中，按照提取的轮廓提取人脸图像，并与所述多媒体背景合成为所述虚拟形象。
4、如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述步骤A中，从检测出的人脸中定位该人脸的特征点位置；
所述步骤B中，对所述特征点位置的人脸局部图像按照指定方式进行变形；或/和
将所述多媒体背景合成到相应的特征点位置。
5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B中，通过将检测出的人脸图像贴入到所述多媒体背景中，或将所述多媒体背景贴入到检测出的人脸图像中，合成所述虚拟形象。
6、如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述人脸图像进行缩放、旋转或变形操作，或上述方式的任意组合操作后，将其贴入到所述多媒体背景中。
7、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多媒体背景为静态背景背景或动态背景；所述虚拟形象为静态虚拟形象或动态虚拟形象；所述虚拟形象展示文件为静态图像文件、动态图像文件、视频文件或动画文件。
8、一种网络虚拟形象的实现系统，包括：获取模块、人脸检测模块、合成模块和应用模块；
所述获取模块与所述人脸检测模块连接，将获取到的包含人脸图像的图片提供给所述人脸检测模块；与所述合成模块连接，将指定的多媒体背景文件提供给所述合成模块；
所述人脸检测模块与所述合成模块连接，将检测到的人脸图像与多媒体背景合成为虚拟形象；
所述合成模块与所述应用模块连接，将合成后的虚拟形象存储为虚拟形象展示文件并与用户网络帐户信息关联，当用户登录网络后，由其将所述虚拟形象展示文件提供给客户端进行显示。
9、如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述人脸检测模块包括一位置检测子模块，分别与所述获取模块和所述合成模块连接，从获取到的图片中检测人脸的位置和大小，并按照检测出的位置和大小提取人脸图像，发送给所述合成模块。
10、如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述人脸检测模块包括一轮廓提取模块，分别与所述位置检测子模块和所述合成模块连接，接收所述位置检测子模块提供的人脸图像，提取该人脸的轮廓曲线，并按照该轮廓曲线提取的人脸图像，发送给所述合成模块。
11、如权利要求9或10所述的系统，其特征在于，所述人脸检测模块包括一特征点定位子模块，分别与所述位置检测子模块和所述合成模块连接，或分别与所述轮廓提取子模块和所述合成模块连接，对所述位置子模块或轮廓提取子模块提供的人脸图像进行特征点定位，并将特征点位置信息发送到所述合成模块；
所述合成模块按照所述特征点位置信息，对所述特征点位置的人脸局部图像按照指定的方式进行变形；或/和
将所述多媒体背景合成到人脸图像中的相应位置。
12、如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述合成模块通过将接收的人脸图像贴入到所述多媒体背景中，或将所述多媒体背景贴入到该人脸图像中，合成所述虚拟形象。
13、如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述合成模块对所述人脸图像进行缩放、旋转或变形操作，或上述方式的任意组合操作后，将其贴入到所述多媒体背景中。
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| CNA2006100915970A CN101098241A (zh) | 2006-06-26 | 2006-06-26 | 虚拟形象实现方法及其系统 |
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| CNA2006100915970A CN101098241A (zh) | 2006-06-26 | 2006-06-26 | 虚拟形象实现方法及其系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN101098241A true CN101098241A (zh) | 2008-01-02 |
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ID=39011781
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| CNA2006100915970A Pending CN101098241A (zh) | 2006-06-26 | 2006-06-26 | 虚拟形象实现方法及其系统 |
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