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申请/专利权人：复旦大学义乌研究院

摘要：本发明属于人脸3D重建技术领域，具体为基于人脸参数的单张图片人脸3D重建方法。本发明将深度相机与普通相机结合，将有深度相机获得的人脸标识系数共享给普通相机，从而提高普通相机人脸3D重建精确度；本发明通过一个3D重建网络从深度相机拍摄的图片解析出人脸标识系数；通过另一个3D重建网络从人脸标识系数和由普通相机拍摄的普通图片解析出人脸姿态位置、人脸表情系数；通过人脸参数化模型人脸姿态位置、人脸表情系数、人脸标识系数，获得深度相机拍摄的人脸图像；进一步从得到的人脸标识系数、人脸姿态位置、人脸表情系数解析得到普通相机拍摄的人脸，实现人脸3D重建。本发明可用低成本相机获得高质量的人脸3D图像。

主权项：1.一种基于人脸参数的单张图片人脸3D重建方法，其特征在于，将深度相机与普通相机结合，将有深度相机获得的人脸标识系数共享给普通相机，从而提高普通相机设备人脸3D重建精确度；首先构建一个单张图片人脸3D重建模型，该3D重建模型包括:基于深度相机图像的人脸3D重建网络基于RGB普通相机图像的人脸3D重建网络人脸参数化模型其中，人脸3D重建网络用于从深度相机拍摄的深度图片，解析出到人脸姿态位置Pface、人脸表情系数人脸标识系数人脸3D重建网络用于从人脸标识系数和由普通相机拍摄的普通图片解析出人脸姿态位置人脸表情系数人脸参数化模型用于从解析得到的人脸姿态位置Pface、人脸表情系数人脸标识系数获得深度相机拍摄的人脸图像F3d；并且，进一步从得到人脸标识系数人脸姿态位置人脸表情系数解析得到普通相机拍摄的人脸F3d；进行单张图片人脸3D重建的具体步骤如下：一通过人脸3D重建网络基于深度相机创建人脸标识系数1将深度相机拍摄的深度图片Idepth输入或者将深度相机拍摄的深度图片Idepth和RGB图片Irgb同时输入人脸3D重建网络求解到人脸姿态位置Pface、人脸表情系数人脸标识系数2人脸姿态位置Pface、人脸表情系数人脸标识系数通过人脸参数化模型得到人脸F3d： 这步骤只是用于训练网络时求得人脸F3d，用于整个网络进行监督学习；二通过人脸3D重建网络根据己知人脸标识系数使用普通相机完成人脸3D重建；1将上述得到人脸标识系数普通相机拍摄的普通图片Irgb、相机内参Kcam输入人脸3D重建网络中，求解出人脸姿态位置人脸表情系数其中：对于相机内参Kcam，在输入时先进行位置编码：γKcam＝sin20πKcam,cos20πKcam,…,sin2n-1πKcam,cos2n-1πKcam，4对于一中得到人脸标识系数在输入时先进行位置编码： 对基于视频流模式的人脸3D重建过程中，将先验人脸姿态位置先验人脸表情系数作为输入，以提高网络回归能力；对于先验人脸姿态位置人脸表情系数在输入时，先进行位置编码，以提升网络泛化能力： 2将上述人脸标识系数人脸姿态位置人脸表情系数输入人脸参数化模型得到人脸F3d：

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