CN105118024A - 人脸交换方法 - Google Patents

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CN105118024A CN201510581950.2A CN201510581950A CN105118024A CN 105118024 A CN105118024 A CN 105118024A CN 201510581950 A CN201510581950 A CN 201510581950A CN 105118024 A CN105118024 A CN 105118024A
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CN
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key
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谢启伟
姜安
朱海涛
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Beijing Zhong Ke Hui Yan Technology Ltd
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Beijing Zhong Ke Hui Yan Technology Ltd
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Abstract

本发明提供的人脸交换方法,包括:识别人脸的关键部位,所述人脸的关键部位包括第一人脸的关键部位和第二人脸的关键部位;根据人脸模型对所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位进行定位;计算所述第一人脸的关键部位到所述第二人脸的关键部位的运动向量场;根据所述运动向量场将第一人脸变形到第二人脸的位置得到变形后的人脸;对所述变形后的人脸进行自然化处理。本发明可以实现快速换脸。

Description

人脸交换方法
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术,特别是涉及一种人脸交换方法。
背景技术
目前所用的换脸技术是通过对人脸区域及特征点位置进行手动标注,没有自动的人脸识别功能;在换脸过程中,只是简单地对原始图像根据手动标注的人脸区域进行抠图,然后摆放到目标图像中。以上换脸技术没有根据待换的两张人脸图像特征点位置,对原始图像的人脸区域进行扭曲变形。
因此,该换脸技术通常只能对人脸的正面图像进行处理,如果是非正脸图像,则处理效果会较差。
发明内容
本发明提供的人脸交换方法,可以实现快速换脸。
根据本发明的一方面,提供一种人脸交换方法,包括:识别人脸的关键部位,所述人脸的关键部位包括第一人脸的关键部位和第二人脸的关键部位;根据人脸模型对所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位进行定位;计算所述第一人脸的关键部位到所述第二人脸的关键部位的运动向量场;根据所述运动向量场将第一人脸变形到第二人脸的位置得到变形后的人脸;对所述变形后的人脸进行自然化处理。
本发明实施例提供的人脸交换方法,通过识别人脸的关键部位,人脸的关键部位包括第一人脸的关键部位和第二人脸的关键部位,根据人脸模型对第一人脸的关键部位和第二人脸的关键部位进行定位,计算第一人脸的关键部位到第二人脸的关键部位的运动向量场,根据运动向量场将第一人脸变形到第二人脸的位置得到变形后的人脸,对变形后的人脸进行自然化处理,从而可以实现快速换脸。
附图说明
图1为本发明实施例提供的人脸交换方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例提供的人脸交换方法进行详细描述。
图1为本发明实施例提供的人脸交换方法流程图。
参照图1,在步骤S101,识别人脸的关键部位,所述人脸的关键部位包括第一人脸的关键部位和第二人脸的关键部位。
在步骤S102,根据人脸模型对所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位进行定位。
在步骤S103,计算所述第一人脸的关键部位到所述第二人脸的关键部位的运动向量场。
在步骤S104,根据所述运动向量场将第一人脸变形到第二人脸的位置得到变形后的人脸。
在步骤S105,对所述变形后的人脸进行自然化处理。
进一步地,所述根据人脸模型对所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位进行定位包括:
将人脸模型中对应的人脸的关键部位的位置进行训练得到学习模型;
根据所述学习模型对所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位进行定位。
进一步地,所述计算所述第一人脸的关键部位到所述第二人脸的关键部位的运动向量场包括:
计算所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位的各个对应部位的定位偏差;
所述各个对应部位的定位偏差通过插值算法得到所述运动向量场。
进一步地,所述变形后的人脸包括边界部分,所述对所述变形后的人脸进行自然化处理包括:
对所述边界部分进行自然化处理。
进一步地,所述人脸关键部位包括:鼻子、嘴巴、眼睛、眉毛和脸颊。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种人脸交换方法,其特征在于,所述方法包括:
识别人脸的关键部位,所述人脸的关键部位包括第一人脸的关键部位和第二人脸的关键部位;
根据人脸模型对所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位进行定位;
计算所述第一人脸的关键部位到所述第二人脸的关键部位的运动向量场;
根据所述运动向量场将第一人脸变形到第二人脸的位置得到变形后的人脸;
对所述变形后的人脸进行自然化处理。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据人脸模型对所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位进行定位包括:
将所述人脸模型中对应的人脸的关键部位的位置进行训练得到学习模型;
根据所述学习模型对所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位进行定位。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算所述第一人脸的关键部位到所述第二人脸的关键部位的运动向量场包括:
计算所述第一人脸的关键部位和所述第二人脸的关键部位的各个对应部位的定位偏差;
所述各个对应部位的定位偏差通过插值算法得到所述运动向量场。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述变形后的人脸包括边界部分,所述对所述变形后的人脸进行自然化处理包括:
对所述边界部分进行自然化处理。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述人脸关键部位包括:鼻子、嘴巴、眼睛、眉毛和脸颊。
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