基于单张人脸图像的实时全自动高质量三维人脸重建方法

摘要

本发明公开了一种基于单张人脸图像的实时全自动高质量三维人脸重建方法，包括：对初始的人脸图像数据集合，拟合其参数化模型系数与人脸区域每个像素点沿着深度方向的偏移，得到人脸图像数据集合T；改变集合T中的表情和姿态系数后，渲染人脸图片，得到光滑的人脸图像数据集合C；改变集合T中的偏移后，渲染人脸图片，得到带细节的人脸图像数据集合F；利用集合C训练深度神经网络模型CoarseNet，并利用集合F训练深度神经网络模型FineNet；利用训练好的深度神经网络模型CoarseNet和FineNet，对输入的单张人脸图像进行处理，得到参数化模型系数以及像素点沿着深度方向的偏移，从而重建出三维人脸。该方法避免了复杂耗时的优化过程，能够快速、高质量的重建三维人脸图像。