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申请/专利权人：北京汇畅数宇科技发展有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种面部图像智能绑定方法、装置及计算机设备，包括以下步骤：获取人脸面部视频；根据一组第一人脸面部图像，通过时序预测网络，得到一组第二人脸面部图像；通过特征提取网络对各个时序处的第一人脸面部图像和第二人脸面部图像进行特征提取，对应得到各个时序处的绑定面部特征；通过面部图像还原模型对各个时序处各个时序处绑定面部特征进行面部图像解析，得到第三人脸面部图像；通过参数测算网络根据各个时序处的第三人脸面部图像，进行面部图像绑定参数测算，得到各个时序处的面部图像绑定参数。本发明使得面部绑定兼顾时序流畅性和空间真实性，提升面部绑定效果。

主权项：1.一种面部图像智能绑定方法，其特征在于：包括以下步骤：获取人脸面部视频，所述人脸面部视频中包含一组依时序连接的第一人脸面部图像；根据一组第一人脸面部图像，通过时序预测网络，得到一组第二人脸面部图像，其中，各个第二人脸面部图像位于各个第一人脸面部图像所在时序处，且所述第二人脸面部图像对应于一组第一人脸面部图像的时序预测结果，所述时序预测网络为神经网络；通过特征提取网络对各个时序处的第一人脸面部图像和第二人脸面部图像进行特征提取，对应得到各个时序处的绑定面部特征，所述特征提取网络为神经网络；通过面部图像还原模型对各个时序处绑定面部特征进行面部图像解析，得到第三人脸面部图像，所述面部图像还原模型为神经网络；通过参数测算网络根据各个时序处的第三人脸面部图像，进行面部图像绑定参数测算，得到各个时序处的面部图像绑定参数，所述参数测算网络为神经网络，所述面部图像绑定参数对应于应用到FLAME人脸模型中的BlenderShape绑定参数，所述FLAME人脸模型用于根据BlenderShape绑定参数实现人脸模型对人脸面部图像的自动绑定；特征提取网络的构建，包括：随机选取多个时序处的第一人脸图像和第二人脸图像，分别作为第一样本图像和第二样本图像；将每个时序处的第一样本图像输入至第一CNN神经网络，由第一CNN神经网络输出第一样本图像的面部特征；将每个时序处的第二样本图像输入至第二CNN神经网络，由第二CNN神经网络输出第二样本图像的面部特征；以第一样本图像的面部特征和第二样本图像的面部特征的差异性，为损失函数；基于损失函数最小化，对第一CNN神经网络和第二CNN神经网络进行学习训练，得到特征提取网络；特征提取网络的表达式为： ；H3t=H1torH2t；Loss=MSEH1t,H2t；式中，H3t为第t个时序处的绑定面部特征，H1t为第t个时序处第一样本图像的面部特征，H2t为第t个时序处第二样本图像的面部特征，G1t为第t个时序处的第一样本图像，G2t为第t个时序处的第二样本图像，CNN1为第一CNN神经网络，CNN2为第二CNN神经网络，Loss为损失函数值，MSEH1t,H2t为H1t和H2t间均方误差，t为计数变量，or为或者的数学标识符。

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