CN110781782B - 面部模型的确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面部模型的确定方法及装置。其中，该方法包括：获取目标帐号上传的第一图像，其中，第一图像中包括第一面部区域；从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和目标图像对应的目标面部特征信息，其中，目标图像包括与第一面部区域匹配的第二面部区域，目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，多个面部特征参数用于构造面部模型；使用目标面部特征信息构造目标帐号所对应的第一面部模型。本发明解决了相关技术中面部模型的生成效率较低的技术问题。

Description

面部模型的确定方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种面部模型的确定方法及装置。

背景技术

现有生成面部模型的实现方案主要存在几个问题。首先，基于监督学习的方法，对于训练样本的数量是有极高的要求的，通常要达到较好的训练效果，样本数量通常在10000至50000数量或以上，这对于人工生产训练样本来说，需要极大的人力成本和时间成本，这是一个应用程序所不能接受的，如果数量级太低(如500以内)，对深度学习的效果将产生较大的影响，从而无法达到预期效果；其次，人工生产样本是在游戏内现有的面部模型生成系统内进行，通常存在一定的感官上的误差，进而影响到训练样本的数据稳定性；此外，随着应用内面部模型生成系统的不断优化和迭代，人工生产样本的过程必须随时变化，这也间接导致样本生产效率及稳定性的降低，从而影响监督学习的效果。上述问题也就导致了目前的面部模型的生成效率较低。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种面部模型的确定方法及装置，以至少解决相关技术中面部模型的生成效率较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种面部模型的确定方法，包括：

获取目标帐号上传的第一图像，其中，所述第一图像中包括第一面部区域；

从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息，其中，所述目标图像包括与所述第一面部区域匹配的第二面部区域，所述目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，所述多个面部特征参数用于构造面部模型；

使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型，其中，所述第二面部区域是所述目标图像上展示所述第一面部模型的区域。

可选地，获取所述目标帐号上传的所述第一图像，包括：

在模型显示界面显示为所述目标帐号生成的第二面部模型，其中，所述模型显示界面中显示有目标控件；

在检测到对所述目标控件执行的选择操作的情况下，显示图像获取界面；

获取所述目标帐号在所述图像获取界面中上传的所述第一图像。

可选地，在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，所述方法还包括：

将所述模型显示界面上显示的所述第二面部模型替换为所述第一面部模型。

可选地，从所述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取所述目标图像，包括：

确定所述第一面部区域与每个第二图像所包括的面部区域之间的相似度；

将所述相似度最高的第二图像确定为所述目标图像。

可选地，在从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息之前，所述方法还包括：

随机生成多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值；

使用所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值中的面部特征参数值构造多个面部模型；

生成所述多个面部模型对应的图像，得到一组第二图像；

建立所述一组第二图像中每个第二图像与面部特征参数值之间的对应关系，得到所述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息。

可选地，随机生成多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值包括：

重复执行以下步骤，直至得到所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值：

为所述多个面部特征参数中的每个面部特征参数随机选取面部特征参数值，得到一组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值。

可选地，为所述多个面部特征参数中的每个面部特征参数随机选取面部特征参数值包括：

从所述多个面部特征参数中获取未确定面部特征参数值的第一面部特征参数；

从所述第一面部特征参数对应的目标取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第一面部特征参数值。

可选地，从所述第一面部特征参数对应的目标取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第一面部特征参数值包括：

从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第二面部特征参数值；

在所述第二面部特征参数值落入第二取值范围的情况下，将所述第二面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值，其中，所述第一取值范围包括所述第二取值范围，所述第二取值范围是根据所述第一面部特征参数所对应的概率分布函数在所述第一取值范围中确定的；

在所述第二面部特征参数值未落入所述第二取值范围的情况下，重新从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第三面部特征参数值，直至所述第三面部特征参数值落入所述第二取值范围，将落入所述第二取值范围的第三面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值。

可选地，在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，所述方法还包括：

获取所述目标帐号发送的修改指令，其中，所述修改指令用于指示将所述目标面部特征信息中的第一面部特征信息修改为第二面部特征信息；

响应所述修改指令将所述第一面部模型所对应的所述第一面部特征信息修改为所述第二面部特征信息，得到第三面部模型。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种面部模型的确定装置，包括：

第一获取模块，用于获取目标帐号上传的第一图像，其中，所述第一图像中包括第一面部区域；

第二获取模块，用于从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息，其中，所述目标图像包括与所述第一面部区域匹配的第二面部区域，所述目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，所述多个面部特征参数用于构造面部模型；

第一构造模块，使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型，其中，所述第二面部区域是所述目标图像上展示所述第一面部模型的区域。

可选地，所述第一获取模块，包括：

第一显示单元，用于在模型显示界面显示为所述目标帐号生成的第二面部模型，其中，所述模型显示界面中显示有目标控件；

第二显示单元，用于在检测到对所述目标控件执行的选择操作的情况下，显示图像获取界面；

获取单元，用于获取所述目标帐号在所述图像获取界面中上传的所述第一图像。

可选地，所述装置还包括：

替换模块，用于在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，将所述模型显示界面上显示的所述第二面部模型替换为所述第一面部模型。

可选地，所述第二获取模块，包括：

第一确定单元，用于确定所述第一面部区域与每个第二图像所包括的面部区域之间的相似度；

第二确定单元，用于将所述相似度最高的第二图像确定为所述目标图像。

可选地，所述装置还包括：

第一生成模块，用于在从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息之前，随机生成多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值；

第二构造模块，用于使用所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值中的面部特征参数值构造多个面部模型；

第二生成模块，用于生成所述多个面部模型对应的图像，得到一组第二图像；

建立模块，用于建立所述一组第二图像中每个第二图像与面部特征参数值之间的对应关系，得到所述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息。

可选地，所述第一生成模块，包括：

选取单元，用于重复执行以下步骤，直至得到所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值：

为所述多个面部特征参数中的每个面部特征参数随机选取面部特征参数值，得到一组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值。

可选地，所述选取单元，包括：

获取子单元，用于从所述多个面部特征参数中获取未确定面部特征参数值的第一面部特征参数；

选取子单元，用于从所述第一面部特征参数对应的目标取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第一面部特征参数值。

可选地，所述选取子单元用于：

从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第二面部特征参数值；

在所述第二面部特征参数值落入第二取值范围的情况下，将所述第二面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值，其中，所述第一取值范围包括所述第二取值范围，所述第二取值范围是根据所述第一面部特征参数所对应的概率分布函数在所述第一取值范围中确定的；

在所述第二面部特征参数值未落入所述第二取值范围的情况下，重新从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第三面部特征参数值，直至所述第三面部特征参数值落入所述第二取值范围，将落入所述第二取值范围的第三面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值。

可选地，所述装置还包括：

第三获取模块，用于在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，获取所述目标帐号发送的修改指令，其中，所述修改指令用于指示将所述目标面部特征信息中的第一面部特征信息修改为第二面部特征信息；

响应模块，用于响应所述修改指令将所述第一面部模型所对应的所述第一面部特征信息修改为所述第二面部特征信息，得到第三面部模型。

在本发明实施例中，采用获取目标帐号上传的第一图像，其中，第一图像中包括第一面部区域；从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和目标图像对应的目标面部特征信息，其中，目标图像包括与第一面部区域匹配的第二面部区域，目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，多个面部特征参数用于构造面部模型；使用目标面部特征信息构造目标帐号所对应的第一面部模型，其中，第二面部区域是目标图像上展示第一面部模型的区域的方式，面部模型是由多个面部特征参数所构造的，多个面部特征参数对应不同的面部特征参数值能够得到多个不同的面部模型，不同的面部模型作为第二面部区域构成不同的第二图像，从而得到了一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息，获取到目标帐号上传的第一图像，在第一图像中包括第一面部区域，从上述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取到所包括的第二面部区域与第一面部区域匹配的目标图像，从而能够得到该目标图像所对应的目标面部特征信息，使用该目标面部特征信息为目标帐号构造出第一面部模型，避免了模型训练的过程和使用模型构造面部模型的过程，从而快捷高效地根据目标帐号上传的第一图像为目标帐号构造对应的面部模型，从而实现了提高面部模型的生成效率的技术效果，进而解决了相关技术中面部模型的生成效率较低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种可选的面部模型的确定方法的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的面部模型的确定方法的应用环境示意图；

图3是根据本发明可选的实施方式的一种可选的面部模型的确定方法的示意图一；

图4是根据本发明可选的实施方式的一种可选的面部模型的确定方法的示意图二；

图5是根据本发明可选的实施方式的一种可选的面部模型的确定方法的示意图三；

图6是根据本发明可选的实施方式的一种可选的面部模型的确定方法的示意图四；

图7是根据本发明实施例的一种可选的面部模型的确定装置的示意图；

图8是根据本发明实施例的一种可选的面部模型的确定方法的应用场景示意图一；

图9是根据本发明实施例的一种可选的面部模型的确定方法的应用场景示意图二；

图10是根据本发明实施例的一种可选的面部模型的确定方法的应用场景示意图三；以及

图11是根据本发明实施例的一种可选的电子装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种面部模型的确定方法，应用于终端，如图1所示，该方法包括：

S102，获取目标帐号上传的第一图像，其中，所述第一图像中包括第一面部区域；

S104，从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息，其中，所述目标图像包括与所述第一面部区域匹配的第二面部区域，所述目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，所述多个面部特征参数用于构造面部模型；

S106，使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型，其中，所述第二面部区域是所述目标图像上展示所述第一面部模型的区域。

可选地，在本实施例中，上述面部模型的确定方法可以应用于如图2所示的客户端202所构成的硬件环境中。如图2所示，客户端202获取目标帐号上传的第一图像，其中，第一图像中包括第一面部区域；从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和目标图像对应的目标面部特征信息，其中，目标图像包括与第一面部区域匹配的第二面部区域，目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，多个面部特征参数用于构造面部模型；使用目标面部特征信息构造目标帐号所对应的第一面部模型，其中，所述第二面部区域是所述目标图像上展示所述第一面部模型的区域。

可选地，在本实施例中，上述面部模型的确定方法可以但不限于应用于在应用程序中为帐号生成面部模型的场景中。其中，上述客户端可以但不限于为各种类型的应用，例如，在线教育应用、即时通讯应用、社区空间应用、游戏应用、购物应用、浏览器应用、金融应用、多媒体应用、直播应用等。具体的，可以但不限于应用于在游戏应用中为帐号生成面部模型的场景中，或还可以但不限于应用于在即时通讯应用中为帐号生成面部模型的场景中，以提高面部模型的生成效率。上述仅是一种示例，本实施例中对此不做任何限定。

可选地，在本实施例中，上述目标帐号是在应用程序的客户端上注册的帐号，在注册地过程中或者在使用客户端的过程中，目标帐号可以在应用程序上创建代表自己的人物模型，该人物模型包括面部模型，目标帐号可以对面部模型进行调整，也可以通过上传具有面部区域的图像来自动生成与上传的图像匹配的面部模型。

可选地，在本实施例中，第二图像是预先构造的海量面部模型对应的图像，第二图像的画面参数可以但不限于是统一的，比如：以统一焦距、统一FOV等，去除发型等干扰因素，自动生成类似现实世界中的证件照的游戏渲染图得到海量的第二图像。并在图像数据库中存储每个第二图像对应的面部特征信息。

可选地，在本实施例中，面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的面部特征参数值。比如：结合人脸识别领域的经验，根据游戏应用为玩家所提供的脸部特征进行了每个部位的定义，例如眉毛部分的眉尾、眉中、眉型，眼睛部分的大小、间距、内眼角高度、内眼角弯曲等。

在一个可选的实施方式中，如图3所示，目标帐号登录游戏应用，在游戏应用上创建游戏角色模型，目标帐号上传了一张包括第一面部区域的图像A作为第一图像。游戏应用获取到第一图像，从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像B和目标图像B对应的目标面部特征信息，其中，该目标图像B包括与第一面部区域匹配的第二面部区域，目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，多个面部特征参数用于构造面部模型；使用目标面部特征信息构造目标帐号所对应的第一面部模型。为目标帐号显示该第一面部模型。

可见，通过上述步骤，面部模型是由多个面部特征参数所构造的，多个面部特征参数对应不同的面部特征参数值能够得到多个不同的面部模型，不同的面部模型作为第二面部区域构成不同的第二图像，从而得到了一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息，获取到目标帐号上传的第一图像，在第一图像中包括第一面部区域，从上述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取到所包括的第二面部区域与第一面部区域匹配的目标图像，从而能够得到该目标图像所对应的目标面部特征信息，使用该目标面部特征信息为目标帐号构造出第一面部模型，避免了模型训练的过程和使用模型构造面部模型的过程，从而快捷高效地根据目标帐号上传的第一图像为目标帐号构造对应的面部模型，从而实现了提高面部模型的生成效率的技术效果，进而解决了相关技术中面部模型的生成效率较低的技术问题。

作为一种可选的方案，获取所述目标帐号上传的所述第一图像，包括：

S1，在模型显示界面显示为所述目标帐号生成的第二面部模型，其中，所述模型显示界面中显示有目标控件；

S2，在检测到对所述目标控件执行的选择操作的情况下，显示图像获取界面；

S3，获取所述目标帐号在所述图像获取界面中上传的所述第一图像。

可选地，在本实施例中，为目标帐号提供了模型显示界面来显示目标帐号创建的面部模型，首先可以为目标帐号随机生成一个第二面部模型，或者通过目标帐号执行的构造操作来构造一个第二面部模型，同时，在模型显示界面上显示有目标控件，该目标控件用于触发根据上传的图像生成面部模型的功能。在检测到对该目标控件执行的选择操作的情况下，显示图像获取界面来提示目标帐号上传第一图像。目标帐号可以通过在图像获取界面上执行操作来上传第一图像。

可选地，在本实施例中，目标控件的展示形式可以但不限于包括：图标、按钮、输入框等等。

可选地，在本实施例中，图像获取界面可以但不限于是一个不同于模型显示界面的新界面，或者也可以是在模型显示界面上的一个弹窗。

在一个可选的实施方式中，以手机游戏应用中的游戏角色创建过程为例，首先玩家在手机游戏中，进入角色创建，进入捏脸系统，如图4所示，此时玩家可通过UI界面选择控制手动的进行脸型的塑造以及面纹的改造，比如：玩家可以通过操作控件402选择胡须的样式，选择样式后可以通过操作控件404来编辑胡须的颜色(位置1为白色，位置2为黑色，位置3为浅棕色，位置4为深棕色)，通过操作控件406来编辑胡须的素艳，从左到右滑动越来越艳丽，通过操作控件408来编辑胡须的明暗，从左到右滑动越来越明亮，通过操作控件410来编辑胡须的浓淡，从左到右滑动越来越浓密。同时玩家可以选择相机图案的控件412来进入一键捏脸的UI界面，如图5所示，在一键捏脸的UI界面上进行上传照片502并获得相应的模型人脸504。

作为一种可选的方案，在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，还包括：

S1，将所述模型显示界面上显示的所述第二面部模型替换为所述第一面部模型。

可选地，在本实施例中，在通过上传的第一图像确定了第一面部模型之后，可以将随机为目标帐号生成的第二面部模型替换为第一面部模型显示在模型显示界面上。

作为一种可选的方案，在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，还包括：

S1，获取所述目标帐号发送的修改指令，其中，所述修改指令用于指示将所述目标面部特征信息中的第一面部特征信息修改为第二面部特征信息；

S2，响应所述修改指令将所述第一面部模型所对应的所述第一面部特征信息修改为所述第二面部特征信息，得到第三面部模型。

可选地，在本实施例中，确定了第一面部模型之后，目标帐号还可以根据自己的喜好和需求对第一面部模型进行调整。目标帐号可以对第一面部模型对应的目标面部特征信息中的部分或者全部信息进行调整，得到新的第三面部模型。

可选地，在本实施例中，目标帐号可以通过调整面部特征参数的参数值来调整面部特征信息。

作为一种可选的方案，从所述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取所述目标图像，包括：

S1，确定所述第一面部区域与每个第二图像所包括的面部区域之间的相似度；

S2，将所述相似度最高的第二图像确定为所述目标图像。

可选地，在本实施例中，可以但不限于通过面部区域之间的相似度从第二图像中获取与第一图像匹配的目标图像。

在一个可选的实施方式中，如图6所示，通过提取人脸面部特征，利用FaceCompare技术，将真实人脸照片602(即第一图像)的特征维度与游戏渲染人脸照片604(即第二图像)进行特征对比，最终获得相似度最高的一张照片(即目标图像)并提取图像中的特征值在游戏的人脸模型中进行还原，从而生成与真人照片相似的游戏人脸模型(即第一面部模型)。

作为一种可选的方案，在从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息之前，还包括：

S1，随机生成多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值；

S2，使用所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值中的面部特征参数值构造多个面部模型；

S3，生成所述多个面部模型对应的图像，得到一组第二图像；

S4，建立所述一组第二图像中每个第二图像与面部特征参数值之间的对应关系，得到所述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息。

可选地，在本实施例中，具有对应关系的第二图像和面部特征信息可以但不限于是随机生成的，首先，随机生成多组参数值，构造多组参数值对应的多个面部模型，在为每个面部模型生成规格统一的图像，得到一组第二图像，建立第二图像与面部特征参数值之间的对应关系，从而得到具有对应关系的第二图像和面部特征信息。

例如：可以重复执行以下步骤，直至得到所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值：

为所述多个面部特征参数中的每个面部特征参数随机选取面部特征参数值，得到一组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值。

可选地，在本实施例中，首先对人脸相关的特征进行了充分的定义，例如人脸中脸嘴巴部分特征分为：上下唇珠高度、上下唇侧高度、上下唇厚度、嘴角间距、嘴角高度、嘴巴大小共9个维度；在三维图形软件中针对这9个维度，制作了对应的骨骼并进行模型的蒙皮，以实现通过这9个维度可以控制模型的顶点进行相应的位移、旋转、缩放，从而达到定义的效果；例如通过控制上下唇厚度对应的骨骼，可以控制上下唇附近的模型顶点宽度增加，在渲染中达到上下唇变厚的效果，通过这样的方式，将人脸特征的定义融入进了游戏内面部骨骼系统。

作为一种可选的方案，为所述多个面部特征参数中的每个面部特征参数随机选取面部特征参数值包括：

S1，从所述多个面部特征参数中获取未确定面部特征参数值的第一面部特征参数；

S2，从所述第一面部特征参数对应的目标取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第一面部特征参数值。

可选地，在本实施例中，每个面部特征参数均对应了相应的参数值的取值范围，从而保证构造的面部更加合理化。例如：基于人的脸型变化总是在一定范围内的基本原则，对上述的特征维度进行了参数化并进行了规范化处理，将所有维度的参数变化范围规范到[-1,1]，定义参数为0表示为无变化的标准脸型；否则将出现非人类的怪异脸型，这是需要避免的。通过对维度参数的规范化，总是可以得到一个可以接受的脸型。

作为一种可选的方案，从所述第一面部特征参数对应的目标取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第一面部特征参数值包括：

S1，从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第二面部特征参数值；

S2，在所述第二面部特征参数值落入第二取值范围的情况下，将所述第二面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值，其中，所述第一取值范围包括所述第二取值范围，所述第二取值范围是根据所述第一面部特征参数所对应的概率分布函数在所述第一取值范围中确定的；

S3，在所述第二面部特征参数值未落入所述第二取值范围的情况下，重新从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第三面部特征参数值，直至所述第三面部特征参数值落入所述第二取值范围，将落入所述第二取值范围的第三面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值。

可选地，在本实施例中，为了进一步保证构造的面部模型的合理性，每个面部特征参数对应了一个第一取值范围，从第一取值范围中为面部特征参数进行随机选值。并且根据每个面部特征参数所对应的概率分布函数在第一取值范围中确定第二取值范围，如果选取的参数值落入了第二取值范围，则将其确定为面部特征的参数值，如果未落入，则重新选取。

可选地，在本实施例中，上述概率分布函数可以但不限于包括高斯分布、泊松分布等等。根据面部特征参数的不同需求可以为不同的面部特征参数设定不同的概率分布函数。

例如：基于统计学的理论，可以认为绝大部分人脸的特征变化是基于高斯分布的，所以定义各个维度的变化为符合高斯分布的随机过程；同时，基于高斯分布的特点，并不需要方差过大的部分数据，这部分数据所对应的脸型基本上不符合常见人脸的范围；在标准高斯分布中，一个标准差范围内的占比率为全部数值的68％，两个标准差范围的占比率合计为95％，三个标准差占比率达到99％；根据实际需求，只需要两个标准差范围内的数据，此范围的数据已经足以覆盖日常常见的人脸脸型并且避开了不合常理的脸型。

根据上述统计分布规律，对定义的人脸特征维度进行随机过程处理，并同时生成证件照形式的固定焦距、固定FOV的游戏渲染照片，同时将生成的维度以图片通道形式存储在图片中，然后将该张图片进行入库处理，以待后续在线系统中进行实时FaceCompare获取相似度最高的一张。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述面部模型的确定方法的面部模型的确定装置，如图7所示，该装置包括：

第一获取模块72，用于获取目标帐号上传的第一图像，其中，所述第一图像中包括第一面部区域；

第二获取模块74，用于从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息，其中，所述目标图像包括与所述第一面部区域匹配的第二面部区域，所述目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，所述多个面部特征参数用于构造面部模型；

第一构造模块76，使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型，其中，所述第二面部区域是所述目标图像上展示所述第一面部模型的区域。

可选地，所述第一获取模块，包括：

第一显示单元，用于在模型显示界面显示为所述目标帐号生成的第二面部模型，其中，所述模型显示界面中显示有目标控件；

第二显示单元，用于在检测到对所述目标控件执行的选择操作的情况下，显示图像获取界面；

获取单元，用于获取所述目标帐号在所述图像获取界面中上传的所述第一图像。

可选地，所述装置还包括：

替换模块，用于在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，将所述模型显示界面上显示的所述第二面部模型替换为所述第一面部模型。

可选地，所述第二获取模块，包括：

第一确定单元，用于确定所述第一面部区域与每个第二图像所包括的面部区域之间的相似度；

第二确定单元，用于将所述相似度最高的第二图像确定为所述目标图像。

可选地，所述装置还包括：

第一生成模块，用于在从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息之前，随机生成多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值；

第二构造模块，用于使用所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值中的面部特征参数值构造多个面部模型；

第二生成模块，用于生成所述多个面部模型对应的图像，得到一组第二图像；

建立模块，用于建立所述一组第二图像中每个第二图像与面部特征参数值之间的对应关系，得到所述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息。

可选地，所述第一生成模块，包括：

选取单元，用于重复执行以下步骤，直至得到所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值：

为所述多个面部特征参数中的每个面部特征参数随机选取面部特征参数值，得到一组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值。

可选地，所述选取单元，包括：

获取子单元，用于从所述多个面部特征参数中获取未确定面部特征参数值的第一面部特征参数；

选取子单元，用于从所述第一面部特征参数对应的目标取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第一面部特征参数值。

可选地，所述选取子单元用于：

从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第二面部特征参数值；

在所述第二面部特征参数值落入第二取值范围的情况下，将所述第二面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值，其中，所述第一取值范围包括所述第二取值范围，所述第二取值范围是根据所述第一面部特征参数所对应的概率分布函数在所述第一取值范围中确定的；

在所述第二面部特征参数值未落入所述第二取值范围的情况下，重新从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第三面部特征参数值，直至所述第三面部特征参数值落入所述第二取值范围，将落入所述第二取值范围的第三面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值。

可选地，所述装置还包括：

第三获取模块，用于在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，获取所述目标帐号发送的修改指令，其中，所述修改指令用于指示将所述目标面部特征信息中的第一面部特征信息修改为第二面部特征信息；

响应模块，用于响应所述修改指令将所述第一面部模型所对应的所述第一面部特征信息修改为所述第二面部特征信息，得到第三面部模型。

作为一种可选的实施例，上述面部模型的确定方法可以但不限于应用于如图8所示的生成面部模型的场景中。在本场景中，运用了游戏人物骨骼系统、人脸特征定义及人脸特征提取、基于统计分布的自动化样本生成工具以及FaceCompare人脸特征对比等技术构造人脸模型。构造过程分为离线部分和在线部分，以下将会对两部分的技术构架进行分析和阐述；

根据图8所示的离线部分技术构架，首先结合现今成熟的人脸识别技术，对人脸相关的特征进行充分的定义，例如人脸中脸嘴巴部分特征分为：上下唇珠高度、上下唇侧高度、上下唇厚度、嘴角间距、嘴角高度、嘴巴大小共9个维度；在三维图形软件中针对这9个维度，制作了对应的骨骼并进行模型的蒙皮，以实现通过这9个维度可以控制模型的顶点进行相应的位移、旋转、缩放，从而达到定义的效果；例如通过控制上下唇厚度对应的骨骼，可以控制上下唇附近的模型顶点宽度增加，在渲染中达到上下唇变厚的效果。

其次，基于人的脸型变化总是在一定范围内的基本原则，对上述的特征维度进行了参数化并进行了规范化处理，将所有维度的参数变化范围规范到[-1,1]，定义参数为0表示为无变化的标准脸型；否则将出现非人类的怪异脸型，这并不是所期望的。通过对维度参数的规范化，总是可以得到一个可以接受的脸型。

再次，基于统计学的理论，可以认为，绝大部分人脸的特征变化是基于高斯分布的，所以定义各个维度的变化为符合高斯分布的随机过程；同时，基于高斯分布的特点，并不需要方差过大的部分数据，这部分数据所对应的脸型基本上不符合常见人脸的范围；在标准高斯分布中，一个标准差范围内的占比率为全部数值的68％，两个标准差范围的占比率合计为95％，三个标准差占比率达到99％；根据实际需求，只需要两个标准差范围内的数据，此范围的数据已经足以覆盖我们日常常见的人脸脸型并且避开了不合常理的脸型。

最终，在离线部分，根据上述统计分布规律，对65个定义的人脸特征维度进行随机过程处理，并同时生成证件照形式的固定焦距、固定FOV的游戏渲染照片，同时将生成的维度以图片通道形式存储在图片中，然后将该张图片进行入库处理，以待后续在线系统中进行实时FaceCompare获取相似度最高的一张；

在生成过程中，对算法进行了系统的优化，从而达到每秒输出20张的性能，在不需要任何人力参与且仅占用一台计算机设备的超低成本条件下，在5个工作日内输出了1000万张样本数据进行入库处理，如图9所示，经过抽样检测，图片人脸质量符合预期。

在离线部分处理完毕后，基于FaceCompare技术对输入的真实人脸图进行在线的人脸特征对比，此过程在基于GPU的高并发处理器的服务器上进行实时解算，整个过程耗时0.3秒，完全在玩家可接受范围内，如图10所示为玩家上传的第一图像1002生成了对应的第一面部模型1004。

在本场景中，由于完全通过计算机自动生成、自动识别对比，整个过程的人力和时间消耗极少，所以在优化中，可以尽可能针对不同的人种、不同的应用环境对样本生成算法进行优化；优化主要包括两方面，第一是对随机过程的统计分布模型进行优化，例如修改方差进行测试，或者应用泊松分布等其他统计分布数学模型以应用于更广泛的脸型；第二是对测试样本数量级进行优化，通过提高存储硬件的容量和性能，可以获得更高数量级的样本，也可以在原有样本基础上进行填补，以达到更多的样本覆盖率，从而提升人脸相似度，为玩家提供更逼真的脸型。

通过上述处理过程，可以显著看到游戏模型与真人照片的相似度得到一定提升；同时最关键的一点是本场景所提供的技术方案，可以最大化节省手机游戏开发中的人力成本和时间成本，对于当前市场中的尤其是中小型手机游戏开发团队来说，具有极其重要的意义。为原本受到成本限制而无法落地的游戏设计理念提供了低成本的可行性方案，对人脸技术在游戏中的广泛应用起到了积极作用，也将推动手机游戏中的一键捏脸系统在未来得以普及。

根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述基于区块链的身份信息的授权的电子装置，如图11所示，该电子装置包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器1102、存储器1104、传感器1106、编码器1108以及传输装置1110，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述电子装置可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，获取目标帐号上传的第一图像，其中，所述第一图像中包括第一面部区域；

S2，从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息，其中，所述目标图像包括与所述第一面部区域匹配的第二面部区域，所述目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，所述多个面部特征参数用于构造面部模型；

S3，使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型，其中，所述第二面部区域是所述目标图像上展示所述第一面部模型的区域。

可选地，本领域普通技术人员可以理解，图11所示的结构仅为示意，电子装置也可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)、PAD等终端设备。图11其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子装置还可包括比图11中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图11所示不同的配置。

其中，存储器1104可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的基于区块链的身份信息的授权方法和装置对应的程序指令/模块，处理器1102通过运行存储在存储器1104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的目标组件的控制方法。存储器1104可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1104可进一步包括相对于处理器1102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

上述的传输装置1110用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置1110包括一个网络适配器(NetworkInterface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置1110为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

其中，具体地，存储器1104用于存储应用程序。

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S1，获取目标帐号上传的第一图像，其中，所述第一图像中包括第一面部区域；

S2，从一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息，其中，所述目标图像包括与所述第一面部区域匹配的第二面部区域，所述目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，所述多个面部特征参数用于构造面部模型；

S3，使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型，其中，所述第二面部区域是所述目标图像上展示所述第一面部模型的区域。

可选地，存储介质还被设置为存储用于执行上述实施例中的方法中所包括的步骤的计算机程序，本实施例中对此不再赘述。

可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述仅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，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种面部模型的确定方法，其特征在于，包括：

获取目标帐号上传的第一图像，其中，所述第一图像中包括第一面部区域；

随机生成多组具有对应关系的多个面部特征参数和面部特征参数值；

使用所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值中的面部特征参数值构造多个面部模型；

生成所述多个面部模型对应的图像，得到一组第二图像；

建立所述一组第二图像中每个第二图像与面部特征参数值之间的对应关系，得到一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息；

从所述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息，其中，所述目标图像包括与所述第一面部区域匹配的第二面部区域，所述目标面部特征信息包括所述多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，所述多个面部特征参数用于构造面部模型；

使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型，其中，所述第二面部区域是所述目标图像上展示所述第一面部模型的区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标帐号上传的所述第一图像，包括：

在模型显示界面显示为所述目标帐号生成的第二面部模型，其中，所述模型显示界面中显示有目标控件；

在检测到对所述目标控件执行的选择操作的情况下，显示图像获取界面；

获取所述目标帐号在所述图像获取界面中上传的所述第一图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，所述方法还包括：

将所述模型显示界面上显示的所述第二面部模型替换为所述第一面部模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取所述目标图像，包括：

确定所述第一面部区域与每个第二图像所包括的面部区域之间的相似度；

将所述相似度最高的第二图像确定为所述目标图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，随机生成多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值包括：

重复执行以下步骤，直至得到所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值：

为所述多个面部特征参数中的每个面部特征参数随机选取面部特征参数值，得到一组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，为所述多个面部特征参数中的每个面部特征参数随机选取面部特征参数值包括：

从所述多个面部特征参数中获取未确定面部特征参数值的第一面部特征参数；

从所述第一面部特征参数对应的目标取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第一面部特征参数值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，从所述第一面部特征参数对应的目标取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第一面部特征参数值包括：

从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第二面部特征参数值；

在所述第二面部特征参数值落入第二取值范围的情况下，将所述第二面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值，其中，所述第一取值范围包括所述第二取值范围，所述第二取值范围是根据所述第一面部特征参数所对应的概率分布函数在所述第一取值范围中确定的；

在所述第二面部特征参数值未落入所述第二取值范围的情况下，重新从所述第一面部特征参数对应的第一取值范围中为所述第一面部特征参数随机选取第三面部特征参数值，直至所述第三面部特征参数值落入所述第二取值范围，将落入所述第二取值范围的第三面部特征参数值确定为所述第一面部特征参数值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型之后，所述方法还包括：

获取所述目标帐号发送的修改指令，其中，所述修改指令用于指示将所述目标面部特征信息中的第一面部特征信息修改为第二面部特征信息；

响应所述修改指令将所述第一面部模型所对应的所述第一面部特征信息修改为所述第二面部特征信息，得到第三面部模型。

9.一种面部模型的确定装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取目标帐号上传的第一图像，其中，所述第一图像中包括第一面部区域；

第一生成模块，用于随机生成多组具有对应关系的多个面部特征参数和面部特征参数值；

第二构造模块，用于使用所述多组具有对应关系的所述多个面部特征参数和面部特征参数值中的面部特征参数值构造多个面部模型；

第二生成模块，用于生成所述多个面部模型对应的图像，得到一组第二图像；

建立模块，用于建立所述一组第二图像中每个第二图像与面部特征参数值之间的对应关系，得到一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息；

第二获取模块，用于从所述一组具有对应关系的第二图像和面部特征信息中获取目标图像和所述目标图像对应的目标面部特征信息，其中，所述目标图像包括与所述第一面部区域匹配的第二面部区域，所述目标面部特征信息包括多个面部特征参数所对应的目标面部特征参数值，所述多个面部特征参数用于构造面部模型；

第一构造模块，使用所述目标面部特征信息构造所述目标帐号所对应的第一面部模型，其中，所述第二面部区域是所述目标图像上展示所述第一面部模型的区域。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，包括：

第一显示单元，用于在模型显示界面显示为所述目标帐号生成的第二面部模型，其中，所述模型显示界面中显示有目标控件；

第二显示单元，用于在检测到对所述目标控件执行的选择操作的情况下，显示图像获取界面；

获取单元，用于获取所述目标帐号在所述图像获取界面中上传的所述第一图像。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括：

第一确定单元，用于确定所述第一面部区域与每个第二图像所包括的面部区域之间的相似度；

第二确定单元，用于将所述相似度最高的第二图像确定为所述目标图像。

12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至8任一项中所述的方法。

13.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至8任一项中所述的方法。

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