CN107808128B - 一种虚拟形象重建人体五官测量的方法及系统 - Google Patents

一种虚拟形象重建人体五官测量的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种虚拟形象重建测量人体五官测量的方法,获取“深度图”和“彩色图”.计算五官的方法,包括:提取两张彩色图中人脸的特征点lld和lhd;计算估计lld到lhd的坐标映射变换A(·);基于图的像素灰度值,优化A(·),得到Aoptimal(.);计算Aoptimal(·)的逆运算
Figure DDA0001435105310000014
即从坐标lhd到坐标lld的转换矩阵;使用
Figure DDA0001435105310000012
计算lhd在低清图上的映射
Figure DDA0001435105310000015
在深度图上计算点集lld,refined两两之间的空间欧式距离及组成的线段到线段的空间欧式距离;最终实现自动的用户虚拟形象重建。本发明提供一种虚拟形象重建五官测量的方法及系统,图像的采集速度快,可以很快完成人体测量,另外,图像采集过程没有放射性物质,对身体无害(对比医学或部分安放人体采集),不需要裸体或近似裸体的着装,保护隐私;不需要在密闭的环境完成采集测量,节省维度空间且,对被测量人员心理好。

Description

一种虚拟形象重建人体五官测量的方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机图像处理领域,特别涉及到一种虚拟形象重建人体五官测量的方法及系统。
背景技术
随着计算机图形学等信息处理技术的发展,人体测量作为计算机图形学领域备受关注的研究点和前沿方向,它在机器人视觉、高级人机交互以及虚拟现实、虚拟试穿、虚拟社交、健身健康、人种祖源分析(基因表型)等方面得到广泛的应用和推广。
目前,根据图像的类型,人体测量可以分为两类:基于RGB图像的检测和基于深度图像的检测。前者已经取到了很大的进展,也是现在比较主流的实现方式,但是基于RGB图像容易受到光照变化、阴影、物体遮挡以及复杂背景等外在因素的干扰,使得检测性能大打折扣。深度图像作为一种新型的数据描述方式,它保存物体的空间信息,更重要的是具有保护隐私和维度小的优点。
发明内容
本发明提供一种虚拟形象重建人体五官测量的方法,获取“深度图”和“彩色图”.计算五官的方法,包括:
提取两张彩色图中人脸的特征点lld和lhd
计算估计lld到lhd的坐标映射变换A(·);
基于图的像素灰度值,优化A(·),得到Aoptimal(·);
计算Aoptimal(·)的逆运算
Figure GDA0002721856870000011
即从坐标lhd到坐标lld的转换矩阵;
使用
Figure GDA0002721856870000012
计算lhd在低清图上的映射lld,refined
Figure GDA0002721856870000013
在深度图上计算点集lld,refined两两之间的空间欧式距离及组成的线段到线段的空间欧式距离;
最终实现自动的用户虚拟形象重建。
进一步地,所述获取深度图和高低清两张彩色图,其中低清图与深度图对齐配准。
进一步地,所述基于机器学习的人脸特征点检测技术,提取低清图中人脸的特征点lld和提取高清图中人脸的特征点lhd,具体地lld和lhd是不同图像的同一个人的人脸特征点。
进一步地,所述计算lld到lhd的坐标映射变换A(·),求解仿射变换A(·)。
进一步地,所述基于低清图、高清图的像素灰度值,优化A(·),包括:
在低清图的人脸区域采样,采样点坐标的集合为S
优化A(·),使得低清图上的采样点梯度接近高清图上对应的点的梯度,即
Figure GDA0002721856870000021
对1.2.b式进行一阶泰勒级数,即
Figure GDA0002721856870000022
得到线性近似解,
Figure GDA0002721856870000023
重复1.2.b,1.2.c 50次,取
Figure GDA0002721856870000024
进一步地,所述通过五官测量,计算头和身大小、人脸的位置,为人脸拼接提供数据依据,最终实现自动的用户虚拟形象重建。
进一步地,所述计算终端显示器单位像素及被测人的真实物理尺寸,得到头的大小和身体的大小。
进一步地,所述计算人脸的位置,抠出的人脸下巴对齐到人体模型脖子上位置,得到人脸的位置。
本发明提供一种虚拟形象重建人体五官测量的系统,其特征在于,获取“深度图”和“彩色图”.计算五官的系统,包括:
提取图中人脸的特征点lld和lhd模块;
计算估计lld到lhd的坐标映射变换A(·)模块;
基于图的像素灰度值,优化A(·)模块;
计算Aoptimal(·)的逆运算
Figure GDA0002721856870000031
即从坐标lhd到坐标lld的转换矩阵模块;
使用
Figure GDA0002721856870000032
计算lhd在低清图上的映射lld,refined
Figure GDA0002721856870000033
在深度图上计算点集lld,refined两两之间的空间欧式距离及组成的线段到线段的空间欧式距离模块;
最终实现自动的用户虚拟形象重建。
本发明提供一种虚拟形象重建人体五官测量的产品,包括适用于虚拟现实、虚拟试衣、虚拟社交、服装、鞋和配饰、健身健康、人种祖源分析(基因表型)、以及非真实接触量体的图像。
Figure GDA0002721856870000041
有益效果:本发明提供一种虚拟形象重建人体五官测量的方法及系统,图像的采集速度快,可以很快完成人体五官测量,另外,图像采集过程没有放射性物质,对身体无害(对比医学或部分安放人体采集),不需要裸体或近似裸体的着装,保护隐私;不需要在密闭的环境完成采集测量,节省维度空间且,对被测量人员心理好。
具体实施方式
本实施例提供一种虚拟形象重建人体五官测量的方法,获取“深度图”和“彩色图”.计算五官的方法,包括:
提取两张彩色图中人脸的特征点lld和lhd
计算估计lld到lhd的坐标映射变换A(·);
基于图的像素灰度值,优化A(·),得到Aoptimal(·);
计算Aoptimal(·)的逆运算
Figure GDA0002721856870000051
即从坐标lhd到坐标lld的转换矩阵;
使用
Figure GDA0002721856870000052
计算lhd在低清图上的映射lld,refined
Figure GDA0002721856870000053
在深度图上计算点集lld,refined两两之间的空间欧式距离及组成的线段到线段的空间欧式距离;
最终实现自动的用户虚拟形象重建。
优选实施例,实施例中获取深度图和高低清两张彩色图,其中低清图与深度图对齐配准。
优选实施例,本实施例中基于机器学习的人脸特征点检测技术,提取低清图中人脸的特征点lld和提取高清图中人脸的特征点lhd,具体地lld和lhd是不同图像的同一个人的人脸特征点。
优选实施例,本实施例中计算lld到lhd的坐标映射变换A(·),求解仿射变换A(·)。
优选实施例,本实施例中基于低清图、高清图的像素灰度值,优化A(·),包括:
在低清图的人脸区域采样,采样点坐标的集合为S
优化A(·),使得低清图上的采样点梯度接近高清图上对应的点的梯度,即
Figure GDA0002721856870000054
对1.2.b式进行一阶泰勒级数,即
Figure GDA0002721856870000055
得到线性近似解,
Figure GDA0002721856870000056
重复1.2.b,1.2.c 50次,取
Figure GDA0002721856870000057
优选实施例,本实施例中通过五官测量,计算头和身大小、人脸的位置,为人脸拼接提供数据依据,最终实现自动的用户虚拟形象重建。
优选实施例,本实施例中计算终端显示器单位像素及被测人的真实物理尺寸,得到头的大小和身体的大小。
优选实施例,本实施例中计算人脸的位置,抠出的人脸下巴对齐到人体模型脖子上位置,得到人脸的位置。
本实施例提供一种虚拟形象重建人体五官测量的系统,其特征在于,获取“深度图”和“彩色图”.计算五官的系统,包括:
提取两张彩色图中人脸的特征点lld和lhd模块;
计算估计lld到lhd的坐标映射变换A(·)模块;
基于图的像素灰度值,优化A(·)模块;
计算Aoptimal(·)的逆运算
Figure GDA0002721856870000061
即从坐标lhd到坐标lhd的转换矩阵模块;
使用
Figure GDA0002721856870000062
计算lhd在低清图上的映射lld,refined
Figure GDA0002721856870000063
在深度图上计算点集lld,refined两两之间的空间欧式距离及组成的线段到线段的空间欧式距离模块;
最终实现自动的用户虚拟形象重建。
本实施例提供一种虚拟形象重建人体五官测量的产品,包括适用于虚拟现实、虚拟试衣、虚拟社交、服装、鞋和配饰、健身健康、人种祖源分析(基因表型)、以及非真实接触量体的图像。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种虚拟形象重建人体五官测量的方法,其特征在于,包括:
获取低清图和高清图,提取所述低清图所对应的人脸特征点lld和所述高清图所对应的人脸特征点lhd,所述低清图与深度图对齐配准;
计算估计lld到lhd的坐标映射变换A(·);
在所述低清图的人脸区域采样,采样点坐标的集合为S;
优化A(·),使得低清图上的采样点梯度接近高清图上对应的采样点的梯度,即
Figure FDA0002779815560000011
其中,p表示采样点,Ild(p)表示低清图上的采样点坐标p的像灰度值,Ihd(A(p))表示高清图上对应深度图中采样点坐标p的像灰度值;
对1.2.b式进行一阶泰勒级数,即
Figure FDA0002779815560000012
得到线性近似解,
Figure FDA0002779815560000013
其中,ΔA表示微小的仿射变换,
Figure FDA0002779815560000014
表示高清图像素灰度梯度,JA表示仿射变换的雅克比矩阵;
重复(1.2.b式)和(1.2.c式)进行50次,取
Figure FDA0002779815560000015
其中Aoptimal(·)表示最优的仿射变换;
计算Aoptimal(·)的逆运算
Figure FDA0002779815560000016
即从坐标lhd到坐标lld的转换矩阵,其中
Figure FDA0002779815560000017
表示最优的仿射变换的逆变换;
使用
Figure FDA0002779815560000018
计算lhd在所述低清图上的映射lld,rcfined,即
Figure FDA0002779815560000019
其中,lld,refined表示优化的低清图中的人脸特征点;
在所述深度图上计算点集lld,refined两两之间的欧式空间距离及组成的线段到线段的欧式空间距离;
基于点集lld,refined中两两之间的欧式空间距离及组成的线段到线段的欧式空间距离,自动重建用户虚拟形象。
2.如权利要求1所述的虚拟形象重建人体五官测量的方法,其特征在于,所述提取所述低清图所对应的人脸的特征点lld和所述高清图所对应的人脸的特征点lhd,包括:基于机器学习的人脸特征点检测技术,提取低清图中人脸的特征点lld和提取高清图中人脸的特征点lhd,其中lld和lhd是不同图像的同一个人的人脸特征点。
3.如权利要求1所述的虚拟形象重建人体五官测量的方法,其特征在于,所述基于点集lld,rfined中两两之间的欧式空间距离及组成的线段到线段的欧式空间距离,自动重建用户虚拟形象,包括:基于点集lld,refined中两两之间的欧式空间距离及组成的线段到线段的欧式空间距离,计算头的大小和身体的大小、以及人脸的位置;
基于所计算的头的大小和身体的大小、以及人脸的位置,进行人脸拼接操作,以自动重建用户虚拟形象。
4.如权利要求3所述的虚拟形象重建人体五官测量的方法,其特征在于,计算终端显示器单位像素及被测人的真实物理尺寸,得到头的大小和身体的大小。
5.一种虚拟形象重建人体五官测量的系统,其特征在于,包括:
提取模块,被配置为获取低清图和高清图,提取所述低清图所对应的人脸特征点和所述高清图所对应的人脸特征点,所述低清图与低清图对齐配准;
仿射变换计算模块,被配置为计算估计lld到lhd的坐标映射变换A(·);
像素灰度优化模块,被配置为:
在所述低清图的人脸区域采样,采样点坐标的集合为S;
优化A(·),使得低清图上的采样点梯度接近高清图上对应的采样点的梯度,即
Figure FDA0002779815560000021
其中,p表示采样点,Ild(p)表示低清图上的采样点坐标p的像灰度值,Ihd(A(p))表示高清图上对应深度图中采样点坐标p的像灰度值;
对1.2.b式进行一阶泰勒级数,即
Figure FDA0002779815560000022
得到线性近似解,
Figure FDA0002779815560000023
其中,ΔA表示微小的仿射变换,
Figure FDA0002779815560000031
表示高清图像素灰度梯度,JA表示仿射变换的雅克比矩阵;
重复(1.2.b式)和(1.2.c式)进行50次,取
Figure FDA0002779815560000032
其中Aoptimal(·)表示最优的仿射变换;
计算Aoptimal(·)的逆运算
Figure FDA0002779815560000033
即从坐标lhd到坐标lld的转换矩阵,其中
Figure FDA0002779815560000034
表示最优的仿射变换的逆变换;
使用
Figure FDA0002779815560000035
计算lhd在所述低清图上的映射lld,refined,即
Figure FDA0002779815560000036
其中,lld,refined表示优化的低清图中的人脸特征点;
点集欧式距离计算模块,被配置为在所述深度图上计算点集lld,refined两两之间的欧式空间距离及组成的线段到线段的欧式空间距离;
用户虚拟形象重建模块,被配置为基于点集lld,refined中两两之间的欧式空间距离及组成的线段到线段的欧式空间距离,自动重建用户虚拟形象。
6.一种虚拟形象重建人体五官测量的产品,包括适用于虚拟现实、虚拟试衣、虚拟社交、服装、鞋和配饰、健身健康、人种祖源分析、以及非真实接触量体的图像,其特征在于,所述虚拟形象重建人体五官测量的产品包括如权利要求5所述的虚拟形象重建人体五官测量的系统。
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