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申请/专利权人：云知声智能科技股份有限公司
申请日：2024-03-21
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229848A
主分类号：G06T13/20
分类号：G06T13/20;G06T13/40
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：基于深度回归网络的视频驱动3D数字人脸的方法和系统，该方法调用视频预处理模块，采用人脸检测算法来检测视频中存在的人脸，将识别的人脸特征和采集的人脸blendshape参数进行对应；采用arcface中的设定的人脸识别模型对识别的人脸特征信息进行提取，对提取的人脸特征信息进行标记；通过输入原始的视频来获取人头的运动信息；调用3D人脸blendshape参数转化模块，把所述2D人脸特征参数转换成3D人脸blendshape参数；调用人脸表情控制模块，将2D人脸特征参数和相应的所述人脸表情模型预测的情感特征进行合并，控制人脸表情信息，输出相应的3D人脸运动信息。本发明解决了视频驱动3D数字人脸实现困难，人脸表情僵硬，难以自然的控制人脸表情硬的问题。
主权项：1.基于深度回归网络的视频驱动3D数字人脸的方法，其特征在于，包括：调用视频预处理模块，采用人脸检测算法来检测视频中存在的人脸，将识别的人脸特征和采集的人脸blendshape参数进行对应；采用arcface中的设定的人脸识别模型对识别的人脸特征信息进行提取，对提取的人脸特征信息进行标记；通过输入原始的视频来获取人头的运动信息；调用3D人脸blendshape参数转化模块，采用基于transformer结构的网络来提取2D人脸特征参数，把所述2D人脸特征参数转换成3D人脸blendshape参数；调用人脸表情控制模块，采用人脸表情模型预测输入人脸的情感特征，对视频数据进行自动化标记；采用所述人脸表情模型提取视频中的情感特征；将2D人脸特征参数和相应的所述人脸表情模型预测的情感特征进行合并，控制人脸表情信息，输出相应的3D人脸运动信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云知声智能科技股份有限公司 基于深度回归网络的视频驱动3D数字人脸的方法和系统
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