表情渲染处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开实施例涉及一种表情渲染处理方法、装置、设备及存储介质，其中，表情渲染处理方法包括：获取第一对象的面部表情图像，根据面部表情图像提取出面部表情特征向量；根据面部表情特征向量生成表示至少部分面部区域的表情标识信息；向第二应用平台发送表情标识信息，以使第二应用平台基于表情标识信息获取与第二对象匹配的目标表情图像，基于目标表情图像对第二对象进行渲染。根据本公开实施例，由于第一应用平台和第二应用平台之间传输的是根据面部表情特征向量生成的表情标识信息，而非面部表情特征向量，实现了数据对齐且数据量小，因此可改善相关技术中由于传输面部表情特征向量而带来的兼容性问题和面部表情转化实时性差的问题。时性差的问题。时性差的问题。

【技术实现步骤摘要】
表情渲染处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开实施例涉及计算机
，尤其涉及一种表情渲染处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]面部表情可以用来表现各种情绪状态，是一种十分重要的非语言交往手段。随着计算机技术的发展，将一个对象的面部表情转化为另一个对象的面部表情已经被广泛应用于电影、动画、游戏、网络聊天以及教育等领域，例如，将真实世界的人脸的面部表情，转化为虚拟世界的游戏人物化身的面部表情。
[0003]目前，通常采用第一电子设备获取第一对象的面部表情特征向量并将面部表情特征向量发送至第二电子设备，以使第二电子设备根据面部表情特征向量对第二对象进行渲染，从而实现将第一对象的面部表情转化为第二对象的面部表情。
[0004]但是，由于第一电子设备硬件设备不同，其捕获面部表情后转换输出的面部表情特征向量在数据格式、精度上可能存在差异，因此第二电子设备难以与各种各样的第一电子设备对接，兼容性不高。并且，由于面部表情特征向量的数据量较大，其传输需要耗费较长的时间，因此面部表情转化实时性较差。针对上述问题目前还没有有效的解决办法。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种表情渲染处理方法、装置、设备及存储介质。
[0006]本公开实施例的第一方面提供了一种表情渲染处理方法，该方法包括：
[0007]获取第一对象的面部表情图像，根据所述面部表情图像提取出面部表情特征向量；
[0008]根据所述面部表情特征向量生成表示至少部分面部区域的表情标识信息；
[0009]向第二应用平台发送所述表情标识信息，以使所述第二应用平台基于所述表情标识信息获取与第二对象匹配的目标表情图像，基于所述目标表情图像对所述第二对象进行渲染。
[0010]本公开实施例的第二方面提供了另一种表情渲染处理方法，该方法包括：
[0011]接收第一应用平台发送的第一对象的表情标识信息，其中，所述表情标识信息是根据所述第一对象的至少部分面部区域的面部表情特征向量确定的；
[0012]基于所述表情标识信息获取与第二对象匹配的目标表情图像；
[0013]基于所述目标表情图像对所述第二对象进行渲染。
[0014]本公开实施例的第三方面提供了一种表情渲染处理装置，该装置包括：
[0015]第一获取模块，用于获取第一对象的面部表情图像，根据所述面部表情图像提取出面部表情特征向量；
[0016]生成模块，用于根据所述面部表情特征向量生成表示至少部分面部区域的表情标
识信息；
[0017]发送模块，用于向第二应用平台发送所述表情标识信息，以使所述第二应用平台基于所述表情标识信息获取与第二对象匹配的目标表情图像，基于所述目标表情图像对所述第二对象进行渲染。
[0018]本公开实施例的第四方面提供了另一种表情渲染处理装置，该装置包括：
[0019]接收模块，用于接收第一应用平台发送的第一对象的表情标识信息，其中，所述表情标识信息是根据所述第一对象的至少部分面部区域的面部表情特征向量确定的；
[0020]第二获取模块，用于基于所述表情标识信息获取与第二对象匹配的目标表情图像；
[0021]渲染模块，用于基于所述目标表情图像对所述第二对象进行渲染。
[0022]本公开实施例的第五方面提供了一种电子设备，该服务器包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行上述第一方面的方法或上述第二方面所述的方法。
[0023]本公开实施例的第六方面提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，可以实现上述第一方面的方法或上述第二方面所述的方法。
[0024]本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0025]本公开实施例，能够获取第一对象的面部表情图像，根据面部表情图像提取出面部表情特征向量；根据面部表情特征向量生成表示至少部分面部区域的表情标识信息；向第二应用平台发送表情标识信息，以使第二应用平台基于表情标识信息获取与第二对象匹配的目标表情图像，基于目标表情图像对第二对象进行渲染。采用上述技术方案，第一应用平台和第二应用平台之间传输的是根据面部表情特征向量生成的表情标识信息，而非面部表情特征向量，一方面，由于表情标识信息具有统一的、标准的数据格式，即实现了数据对齐，因此，第二应用平台可以兼容各种第一应用平台，另一方面，相比于面部表情特征向量，表情标识信息的数据量较小，因此，其传输时间比较短，有利于提高面部表情转化实时性。可见，采用上述技术方案可改善兼容性问题和面部表情转化实时性差的问题。
附图说明
[0026]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0027]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]图1是本公开实施例提供的一种应用场景的示意图；
[0029]图2是本公开实施例提供的一种表情渲染处理方法的流程图；
[0030]图3是本公开实施例提供的一种左眼眉毛下挑的示意图；
[0031]图4是本公开实施例提供的一种右眼眉毛下挑的示意图；
[0032]图5是本公开实施例提供的一种左右眉毛上蹙眉的示意图；
[0033]图6是本公开实施例提供的一种左右眉毛下蹙眉的示意图；
[0034]图7是本公开实施例提供的一种右眼挤眼的示意图；
[0035]图8是本公开实施例提供的另一种右眼挤眼的示意图；
[0036]图9是本公开实施例提供的又一种右眼挤眼的示意图；
[0037]图10是本公开实施例提供的再一种右眼挤眼的示意图；
[0038]图11是本公开实施例提供的另一种表情渲染处理方法的流程图；
[0039]图12是本公开实施例提供的一种表情渲染处理装置的结构示意图；
[0040]图13是本公开实施例提供的另一种表情渲染处理装置的结构示意图；
[0041]图14是本公开实施例中的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0043]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0044]图1是本公开实施例提供的一种应用场本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种表情渲染处理方法，其特征在于，所述方法应用于第一应用平台，包括：获取第一对象的面部表情图像，根据所述面部表情图像提取出面部表情特征向量；根据所述面部表情特征向量生成表示至少部分面部区域的表情标识信息；向第二应用平台发送所述表情标识信息，以使所述第二应用平台基于所述表情标识信息获取与第二对象匹配的目标表情图像，基于所述目标表情图像对所述第二对象进行渲染。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一对象的面部表情图像，根据所述面部表情图像提取出面部表情特征向量，包括：获取第一对象连续多帧的面部表情图像；确定所述第一对象的表情特征点，获取所述表情特征点在所述多帧的面部表情图像的坐标点；基于所述多帧的面部表情图像的坐标点的变化量，确定所述表情特征点对应的面部表情特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述面部表情特征向量生成表示至少部分面部区域的表情标识信息，包括：对所述第一对象的面部区域进行划分得到多个面部子区域，确定每个所述面部子区域对应的面部表情特征向量；将每个所述面部子区域对应的面部表情特征向量输入到预先训练的表情识别模型进行处理，输出每个所述面部子区域对应的表情标识信息，其中，所述表情标识信息包括：表示表情类型的分类字段信息，以及表示表情程度的权重字段信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述向第二应用平台发送所述表情标识信息之前，还包括：获取每个所述面部子区域上一时刻对应的历史表情标识信息；检测每个所述面部子区域当前时刻对应的表情标识信息和所述历史表情标识信息的变化情况，并删除没有发生表情变化的面部子区域的表情标识信息。5.根据权利要求1
‑
4任一所述的方法，其特征在于，所述向第二应用平台发送所述表情标识信息，包括：获取与所述第一应用平台所匹配的第一数据特征，以及与所述第二应用平台所匹配的第二数据特征；根据所述第一数据特征和所述第二数据特征确定目标数据格式和目标传输协议；采用所述目标数据格式对所述表情标识信息和目标地址进行数据封装，采用所述目标传输协议发送给所述第二应用平台。6.一种表情渲染处理方法，其特征在于，所述方法应用于第二应用平台，包括：接收第一应用平台发送的第一对象的表情标识信息，其中，所述表情标识信息是根据所述第一对象的至少部分面...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔新宇，李蕾，段孝超，盖卫东，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：