CN105139450A - 一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法及系统 - Google Patents

一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，包括：获取静态人脸图像；对静态人脸图像进行预处理，得到灰度图像；对灰度图像进行人脸识别；将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，判断其是否为已注册用户；将判断为已注册用户的人脸图像应用于虚拟人物模型面部，形成与用户人脸相似的三维虚拟人物。相应地，本发明还提供了一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，以及基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌方法和K歌系统，本发明利用人脸识别技术和虚拟现实技术，构建三维虚拟人物，仅通过人脸模拟就可显著区分虚拟人物角色，效率高、易分辨，将本发明应用于3D游戏中能够增加真实感和趣味性、提升用户体验。

Description

一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机图像处理领域，特别是一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法及系统。
背景技术
酷我K歌是当下一种较为成熟的K歌软件，用户可以在线下载歌曲的MV，然后录制自己的歌曲，最终生成自己的歌曲MV。同时，酷我K歌还提供“演唱会”、“包厢”等各种场景音效。酷我K歌使用户可以在家里享受KTV的歌唱感觉。
在虚拟现实产品争相角逐的今天，例如Facebok的Oculus、索尼的“梦神”、谷歌的Cardboard，甚至是微软也打算在Xbox上嵌入虚拟现实技术。目前国内也对虚拟现实技术提高了关注度，鉴于虚拟现实能和各种应用相结合，未来国内的虚拟现实应用将会层出不穷，利用现有设备发挥虚拟现实的先天优势进行创新会越来越受到重视。
当前计算机技术的迅速发展极大地带动了识别技术的发展，模式识别、计算机视觉等领域的相关技术地引入，大大提高了识别系统的智能化，尤其是人脸检测识别技术，在智能视频监控系统中得到了大量应用。利用人脸识别技术，构建与真人人脸相似的三维虚拟人物，将其应用到各种娱乐互动中，可以给用户带来别样真实的体验。
发明内容
本发明为解决现有技术存在的不足，提供一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法、系统，以及基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌方法、K歌系统。
本发明一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，包括以下步骤：
S1、获取静态人脸图像；
S2、对静态人脸图像进行预处理，得到灰度图像；
S3、对灰度图像进行人脸识别，
S4、将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，判断其是否为已注册用户；
S5、将判断为已注册用户的人脸图像应用于虚拟人物模型面部，方法为：将虚拟人物模型的人脸模型正面进行参数化处理，获取人脸模型的特征点，识别并标记已注册用户的人脸图像的人脸纹理关键特征点，所述人脸纹理关键特征点在所述人脸图像中所处位置与所述人脸模型的特征点在所述人脸模型正平行投影图中所处位置一致，将所述人脸纹理关键特征点与所述人脸模型的特征点进行匹配，形成与用户人脸相似的三维虚拟人物。
进一步地，所述方法还包括：对灰度图像进行人脸识别时，若未识别到人脸，则重新获取静态人脸图像。
进一步地，所述方法还包括：将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，若判断出所述识别到人脸的灰度图像为未注册用户，则提醒用户注册。
具体地，所述步骤S4中，使用基于随机子空间的人脸方法来对识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，具体包括如下步骤：
a)对待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像pi(i＝1,...,N)进行局部二值模式变换；
b)将步骤a)变换后的图像划分成L个大小相同且互不重叠的子图像块；
c)对待判断的灰度图像q的每个子图像块qj(j＝1,...,L)和所有对应的已注册人脸图像的子图像块pi,j进行随机采样，得到测试特征子集和训练特征子集；
d)计算测试特征子集和训练特征子集之间的海明距离，将计算所得的海明距离作为相似度度量，若测试特征子集和最相似的训练特征子集之间的海明距离超过预先设定的相似度阀值，则认为此次随机采样所代表的子图像块qj和pi,j不相似；
e)重复步骤c)和d)K次，即进行K次随机采样，统计待识别的灰度人脸图像q的L个子图像块一共得到的不相似次数，若不相似次数超过预定阀值则认为待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像都不相似，为未注册用户，否则为已注册用户。
优选地，所述方法还包括：在将已注册用户误判为未注册用户时，将误判为未注册用户的灰度图像调整为已注册人脸图像。
本发明还提供了一种基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌方法，所述K歌方法包括上述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，还包括：S6、构建三维虚拟人物所处的虚拟空间场景，在所述虚拟空间场景中根据歌曲节奏和歌词表达的情感进行特效展示。
相应地，本发明还提供了一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，所述系统包括：
图像采集模块，用于获取静态人脸图像；
图像处理模块，用于对静态人脸图像进行预处理，得到灰度图像；
人脸识别模块，用于对灰度图像进行人脸识别；
判断模块，用于将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，判断其是否为已注册用户；
模型形成模块，用于将判断为已注册用户的人脸图像应用于虚拟人物模型面部，方法为：将虚拟人物模型的人脸模型正面进行参数化处理，获取人脸模型的特征点，识别并标记已注册用户的人脸图像的人脸纹理关键特征点，所述人脸纹理关键特征点在所述人脸图像中所处位置与所述人脸模型的特征点在所述人脸模型正平行投影图中所处位置一致，将所述人脸纹理关键特征点与所述人脸模型的特征点进行匹配，形成与用户人脸相似的三维虚拟人物。
优选地，所述系统还包括：
注册模块，用于提醒未注册用户注册；
数据存储模块，用于存储已注册用户的人脸图像和虚拟人物模型；
用户反馈模块，用于在将已注册用户误判为未注册用户时，将误判为未注册用户的灰度图像调整为已注册人脸图像。
具体地，所述判断模块使用基于随机子空间的人脸方法来对识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，具体包括如下步骤：
a)对待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像pi(i＝1,...,N)进行局部二值模式变换；
b)将步骤a)变换后的图像划分成L个大小相同且互不重叠的子图像块；
c)对待判断的灰度图像q的每个子图像块qj(j＝1,...,L)和所有对应的已注册人脸图像的子图像块pi,j进行随机采样，得到测试特征子集和训练特征子集；
d)计算测试特征子集和训练特征子集之间的海明距离，将计算所得的海明距离作为相似度度量，若测试特征子集和最相似的训练特征子集之间的海明距离超过预先设定的相似度阀值，则认为此次随机采样所代表的子图像块qj和pi,j不相似；
e)重复步骤c)和d)K次，即进行K次随机采样，统计待识别的灰度人脸图像q的L个子图像块一共得到的不相似次数，若不相似次数超过预定阀值则认为待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像都不相似，为未注册用户，否则为已注册用户。
相应地，本发明还提供了一种基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌系统，所述K歌系统包括上述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，还包括：娱乐辅助模块，用于构建三维虚拟人物所处的虚拟空间场景，在所述虚拟空间场景中根据歌曲节奏和歌词表达的情感进行特效展示。
由于上述技术方案，本发明的有益效果为：本发明利用人脸识别技术和虚拟现实技术，构建三维虚拟人物，仅通过人脸模拟就可显著区分虚拟人物角色，效率高、易分辨。本发明构建三维虚拟人物的技术可应用于3D游戏中，将传统游戏中的完全虚拟人物换成与用户人脸相似的虚拟人物，能够增加真实感和趣味性、提升用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1是本发明基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法的流程图；
图2是基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌系统的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
参见图1，一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，包括以下步骤：
S1、获取静态人脸图像；
S2、对静态人脸图像进行预处理，得到灰度图像；
S3、对灰度图像进行人脸识别；
对灰度图像进行人脸识别时，若未识别到人脸，则重新获取静态人脸图像，若识别到人脸，则执行步骤S4；
S4、将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，判断其是否为已注册用户；
若判断出所述识别到人脸的灰度图像为已注册用户，则执行步骤S5；
若判断出所述识别到人脸的灰度图像为未注册用户，则提醒用户注册；
若用户反馈将已注册用户误判为未注册用户，则将误判为未注册用户的灰度图像调整为已注册人脸图像，然后执行步骤S5；
S5、将判断为已注册用户的人脸图像应用于虚拟人物模型面部，方法为：将虚拟人物模型的人脸模型正面进行参数化处理，获取人脸模型的特征点，识别并标记已注册用户的人脸图像的人脸纹理关键特征点，所述人脸纹理关键特征点在所述人脸图像中所处位置与所述人脸模型的特征点在所述人脸模型正平行投影图中所处位置一致，将所述人脸纹理关键特征点与所述人脸模型的特征点进行匹配，形成与用户人脸相似的三维虚拟人物。
具体地，所述步骤S4中，使用基于随机子空间的人脸方法来对识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，具体包括如下步骤：
a)对待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像pi(i＝1,...,N)进行局部二值模式变换；
b)将步骤a)变换后的图像划分成L个大小相同且互不重叠的子图像块；
c)对待判断的灰度图像q的每个子图像块qj(j＝1,...,L)和所有对应的已注册人脸图像的子图像块pi,j进行随机采样，得到测试特征子集和训练特征子集；
d)计算测试特征子集和训练特征子集之间的海明距离，将计算所得的海明距离作为相似度度量，若测试特征子集和最相似的训练特征子集之间的海明距离超过预先设定的相似度阀值，则认为此次随机采样所代表的子图像块qj和pi,j不相似；
e)重复步骤c)和d)K次，即进行K次随机采样，统计待识别的灰度人脸图像q的L个子图像块一共得到的不相似次数，若不相似次数超过预定阀值则认为待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像都不相似，为未注册用户，否则为已注册用户。
所述步骤S1中，采用摄像头采集静态人脸图像，对于采集人脸图像的背景，可预先布置好背景和灯光，获取清晰的人脸图像。
实施例二
一种基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌方法，所述K歌方法包括上述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，进一步地，步骤S5之后还包括：S6、构建三维虚拟人物所处的虚拟空间场景，在所述虚拟空间场景中根据歌曲节奏和歌词表达的情感进行特效展示。
若K歌环境为KTV,则对于采集人脸图像的背景，可预先在特定区域进行设定，用户进入该区域后，通过类似照证件照的方法即可顺利获取静态人脸图像，方便快捷，省时省力。
实施例三
一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，所述系统包括：
图像采集模块，用于获取静态人脸图像；
图像处理模块，用于对静态人脸图像进行预处理，得到灰度图像；
人脸识别模块，用于对灰度图像进行人脸识别；
判断模块，用于将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，判断其是否为已注册用户；
模型形成模块，用于将判断为已注册用户的人脸图像应用于虚拟人物模型面部，方法为：将虚拟人物模型的人脸模型正面进行参数化处理，获取人脸模型的特征点，识别并标记已注册用户的人脸图像的人脸纹理关键特征点，所述人脸纹理关键特征点在所述人脸图像中所处位置与所述人脸模型的特征点在所述人脸模型正平行投影图中所处位置一致，将所述人脸纹理关键特征点与所述人脸模型的特征点进行匹配，形成与用户人脸相似的三维虚拟人物；
注册模块，用于提醒未注册用户注册；
数据存储模块，用于存储已注册用户的人脸图像和虚拟人物模型；
用户反馈模块，用于在将已注册用户误判为未注册用户时，将误判为未注册用户的灰度图像调整为已注册人脸图像。
具体地，所述判断模块使用基于随机子空间的人脸方法来对识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，具体包括如下步骤：
a)对待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像pi(i＝1,...,N)进行局部二值模式变换；
b)将步骤a)变换后的图像划分成L个大小相同且互不重叠的子图像块；
c)对待判断的灰度图像q的每个子图像块qj(j＝1,...,L)和所有对应的已注册人脸图像的子图像块pi,j进行随机采样，得到测试特征子集和训练特征子集；
d)计算测试特征子集和训练特征子集之间的海明距离，将计算所得的海明距离作为相似度度量，若测试特征子集和最相似的训练特征子集之间的海明距离超过预先设定的相似度阀值，则认为此次随机采样所代表的子图像块qj和pi,j不相似；
e)重复步骤c)和d)K次，即进行K次随机采样，统计待识别的灰度人脸图像q的L个子图像块一共得到的不相似次数，若不相似次数超过预定阀值则认为待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像都不相似，为未注册用户，否则为已注册用户。
所述图像采集模块为摄像头，对于采集人脸图像的背景，可预先布置好背景和灯光，获取清晰的人脸图像。
本发明存储注册用户的人脸图像，若为已注册用户，则通过判断后，就能直接形成与用户人脸相似的三维虚拟人物，操作便利。
实施例四
参见图2，一种基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌系统，所述K歌系统包括上述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，还包括：娱乐辅助模块，用于构建三维虚拟人物所处的虚拟空间场景，在所述虚拟空间场景中根据歌曲节奏和歌词表达的情感进行特效展示。
通过K歌系统，与用户人脸相似的三维虚拟人物进入带特效的虚拟空间场景，为用户营造一种好似身在现场的歌唱氛围、提升K歌体验。
本发明利用人脸识别技术和虚拟现实技术，构建三维虚拟人物，仅通过人脸模拟就可显著区分虚拟人物角色，效率高、易分辨。本发明构建三维虚拟人物的技术可应用于3D游戏中，将传统游戏中的完全虚拟人物换成与用户人脸相似的虚拟人物，能够增加真实感和趣味性、提升用户体验。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取静态人脸图像；
S2、对静态人脸图像进行预处理，得到灰度图像；
S3、对灰度图像进行人脸识别，
S4、将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，判断其是否为已注册用户；
S5、将判断为已注册用户的人脸图像应用于虚拟人物模型面部，方法为：将虚拟人物模型的人脸模型正面进行参数化处理，获取人脸模型的特征点，识别并标记已注册用户的人脸图像的人脸纹理关键特征点，所述人脸纹理关键特征点在所述人脸图像中所处位置与所述人脸模型的特征点在所述人脸模型正平行投影图中所处位置一致，将所述人脸纹理关键特征点与所述人脸模型的特征点进行匹配，形成与用户人脸相似的三维虚拟人物。
2.根据权利要求1所述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，其特征在于，所述方法还包括：对灰度图像进行人脸识别时，若未识别到人脸，则重新获取静态人脸图像。
3.根据权利要求1或2所述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，其特征在于，所述方法还包括：将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，若判断出所述识别到人脸的灰度图像为未注册用户，则提醒用户注册。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，其特征在于，所述步骤S4中，使用基于随机子空间的人脸方法来对识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，具体包括如下步骤：
a)对待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像pi(i＝1,...,N)进行局部二值模式变换；
b)将步骤a)变换后的图像划分成L个大小相同且互不重叠的子图像块；
c)对待判断的灰度图像q的每个子图像块qj(j＝1,...,L)和所有对应的已注册人脸图像的子图像块pi,j进行随机采样，得到测试特征子集和训练特征子集；
d)计算测试特征子集和训练特征子集之间的海明距离，将计算所得的海明距离作为相似度度量，若测试特征子集和最相似的训练特征子集之间的海明距离超过预先设定的相似度阀值，则认为此次随机采样所代表的子图像块qj和pi,j不相似；
e)重复步骤c)和d)K次，即进行K次随机采样，统计待识别的灰度人脸图像q的L个子图像块一共得到的不相似次数，若不相似次数超过预定阀值则认为待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像都不相似，为未注册用户，否则为已注册用户。
5.根据权利要求4所述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，其特征在于，所述方法还包括：在将已注册用户误判为未注册用户时，将误判为未注册用户的灰度图像调整为已注册人脸图像。
6.一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，其特征在于，所述系统包括：
图像采集模块，用于获取静态人脸图像；
图像处理模块，用于对静态人脸图像进行预处理，得到灰度图像；
人脸识别模块，用于对灰度图像进行人脸识别；
判断模块，用于将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，判断其是否为已注册用户；
模型形成模块，用于将判断为已注册用户的人脸图像应用于虚拟人物模型面部，方法为：将虚拟人物模型的人脸模型正面进行参数化处理，获取人脸模型的特征点，识别并标记已注册用户的人脸图像的人脸纹理关键特征点，所述人脸纹理关键特征点在所述人脸图像中所处位置与所述人脸模型的特征点在所述人脸模型正平行投影图中所处位置一致，将所述人脸纹理关键特征点与所述人脸模型的特征点进行匹配，形成与用户人脸相似的三维虚拟人物。
7.根据权利要求6所述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，其特征在于，所述系统还包括：
注册模块，用于提醒未注册用户注册；
数据存储模块，用于存储已注册用户的人脸图像和虚拟人物模型；
用户反馈模块，用于在将已注册用户误判为未注册用户时，将误判为未注册用户的灰度图像调整为已注册人脸图像。
8.根据权利要求7所述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，其特征在于，所述判断模块使用基于随机子空间的人脸方法来对识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，具体包括如下步骤：
a)对待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像pi(i＝1,...,N)进行局部二值模式变换；
b)将步骤a)变换后的图像划分成L个大小相同且互不重叠的子图像块；
c)对待判断的灰度图像q的每个子图像块qj(j＝1,...,L)和所有对应的已注册人脸图像的子图像块pi,j进行随机采样，得到测试特征子集和训练特征子集；
d)计算测试特征子集和训练特征子集之间的海明距离，将计算所得的海明距离作为相似度度量，若测试特征子集和最相似的训练特征子集之间的海明距离超过预先设定的相似度阀值，则认为此次随机采样所代表的子图像块qj和pi,j不相似；
e)重复步骤c)和d)K次，即进行K次随机采样，统计待识别的灰度人脸图像q的L个子图像块一共得到的不相似次数，若不相似次数超过预定阀值则认为待判断的灰度图像q和N幅已注册人脸图像都不相似，为未注册用户，否则为已注册用户。
9.一种基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌方法，其特征在于，所述K歌方法包括权利要求1-5中所述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，还包括：
S6、构建三维虚拟人物所处的虚拟空间场景，在所述虚拟空间场景中根据歌曲节奏和歌词表达的情感进行特效展示。
10.一种基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌系统，其特征在于，所述K歌系统包括权利要求6-8所述的基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，还包括：
娱乐辅助模块，用于构建三维虚拟人物所处的虚拟空间场景，在所述虚拟空间场景中根据歌曲节奏和歌词表达的情感进行特效展示。
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