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申请/专利权人：广州虚拟动力网络技术有限公司
摘要：本发明提供了数据集构建、模型训练和面部表情驱动方法及装置，涉及人工智能领域。实现方法包括：使用三维头部参数化模型拟合不同人物得到大量自然分布且不相同的身份系数；采集头部旋转矩阵和blendshape系数；根据blendshape系数重建对应的三维模型；根据旋转矩阵将三维模型点投影到二维空间。本发明能够制作和训练出面部表情驱动模型，用于驱动模型表情。
主权项：1.一种数据集构建方法，其特征在于依次包括下述步骤：S101.使用三维头部参数化模型拟合不同人物模型，得到大量自然分布且不相同的身份系数，所述人物模型是使用多相机系统采集人脸图像重建得到的模型。S102.采集头部旋转矩阵和面部表情的blendshape系数。S103.使用三维头部参数化模型，结合不同的身份系数和blendshape系数重建出对应不同人物和表情的三维模型，所述三维模型在本发明中是双线性参数化模型，可以如下表示：M＝Cr×wexp×wid，其中Cr是核心张量，wexp是表情系数，wid是身份系数。S104.根据头部旋转矩阵将三维模型的点投影到二维空间，得到二维关键点数据，所述投影方法是弱透视投影，可以如下表示：pk＝s×R×vk+t，其中pk是二维关键点，vk是三维模型点，s是缩放比例，R是旋转矩阵，t是平移向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州虚拟动力网络技术有限公司 一种数据集构建、模型训练、面部表情驱动方法及装置
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