【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理技术设备领域，尤其涉及一种基于深度学习的人物模型换脸方法及系统。
技术介绍
1、现有的用户购买服装时的服装展示方式多种多样，主要包括静态图片展示、360度旋转展示。
2、静态图片展示是最为传统且普遍使用的一种方式，它通过专业摄影师从多个角度拍摄服装照片，以此来展现衣物的颜色、纹理、设计细节及剪裁特点。这些图片通常会包括正面、背面、侧面以及重要的细节放大图，以便于消费者全面了解服装的外观和品质。
3、360度旋转展示则是在静态图片的基础上进行了升级，通过一系列连续拍摄的照片组合成动态图像或者使用专门的摄影设备一次完成，顾客可以通过拖动鼠标或者用手指在触摸屏上滑动，自由地查看服装的每一个角度，这种展示方式不仅能够提供全方位的视觉效果，还能够让消费者更好地预估服装的实际穿着效果，尤其是在展示服装的整体轮廓和流线时更为直观。
4、但是现有的展示系统无法结合人脸图像数据进行服装展示，这样就无法将服装和人的脸型进行匹配展示，降低了展示的有效性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的人物模型换脸方法及系统，旨在可以结合用户的面部数据更好的展现衣服的上身效果，使得用户可以更加直观的购买衣服，提高购物体验。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于深度学习的人物模型换脸方法，包括获取用户的面部图像；
3、使用预训练的卷积神经网络模型识别并提取面部图像中的面部特征图；
4、将所述面
5、生成包含用户面部特征的目标人物试衣效果的合成图像。
6、其中，所述获取用户的面部图像的具体步骤包括：
7、当用户授予了访问权限时打开用户侧的摄像头；
8、使用人脸识别算法来检测摄像头视场内的脸部位置并触发拍照功能；
9、对捕获的图像进行裁剪只保留脸部部分，并将其对齐到一个标准的位置和大小。
10、其中，所述使用人脸识别算法来检测摄像头视场内的脸部位置并触发拍照功能的具体步骤包括：
11、使用haar级联分类器来扫描每一帧图像；
12、当检测到一个或多个有效的脸部位置时将触发拍照机制。
13、其中，所述对捕获的图像进行裁剪只保留脸部部分，并将其对齐到一个标准的位置和大小的具体步骤包括：
14、识别出人脸上的特征点，所述特征点包括眼睛、鼻子和嘴巴；
15、基于关键点的位置计算转换矩阵，并通过所述转换矩阵将人脸旋转到标准角度对齐；
16、在对齐之后将图像缩放到预设大小。
17、其中，所述使用预训练的卷积神经网络模型识别并提取面部图像中的面部特征图的具体步骤包括：
18、在面部数据集上训练卷积神经网络模型，以识别和分类不同的面部特征；
19、将输入的面部图像进行预处理；
20、将预处理后的面部图像作为输入传递给卷积神经网络模型，卷积神经网络模型输出面部特征图。
21、其中，所述在面部数据集上训练卷积神经网络模型，以识别和分类不同的面部特征的具体步骤包括：
22、收集面部数据集；
23、对面部数据集中的人脸图像进行预处理；
24、将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；
25、设置损失函数，选择优化器，并确定学习率、批量大小和训练轮次，得到识别模型；
26、使用训练集数据对识别模型进行训练，并通过验证集进行验证，从而得到卷积神经网络模型。
27、其中，所述对面部数据集中的人脸图像进行预处理的具体步骤包括：
28、调整图像尺寸到所需的固定大小；
29、将图像转换为灰度图；
30、对灰度图进行归一化。
31、其中，所述将所述面部特征映射到目标人物匹配的三维模型上的具体步骤包括：
32、获取面部特征图数据；
33、根据用户体型数据匹配对应的三维人物模型；
34、使用迭代最近点算法将面部特征图中提取的面部特征点与三维模型上的对应点进行对齐；
35、将面部的纹理映射到三维模型上。
36、第二方面，本专利技术还提供一种基于深度学习的人物模型换脸系统，包括图像获取模块、特征获取模块、映射模块和合成模块；
37、所述图像获取模块，用于获取用户的面部图像；
38、所述特征获取模块，用于使用预训练的卷积神经网络模型识别并提取面部图像中的面部特征图；
39、所述映射模块，用于将所述面部特征图映射到目标人物匹配的三维模型上；
40、所述合成模块，用于生成包含用户面部特征的目标人物试衣效果的合成图像。
41、本专利技术的一种基于深度学习的人物模型换脸方法及系统，获取用户的面部图像：用户通过摄像头、上传照片或者其他方式提供一张或多张包含其脸部的图像。这些图像需要清晰地展示用户的面部特征，以便后续处理。利用预先训练好的卷积神经网络(convolutional neural network,cnn)对用户提供的人脸图像进行分析。这个cnn模型通常是经过大量人脸数据训练的，能够准确地识别出眼睛、鼻子、嘴巴等面部关键点，并提取出面部轮廓、纹理和其他重要的面部特征。这一阶段的目的是得到一个精确的面部特征图，它将作为下一步的基础。在获得了用户的面部特征图之后，系统会利用图形处理技术，将这些特征映射到一个与目标人物(如电影角色、游戏角色等)相对应的三维模型上。这一步骤可能涉及复杂的几何变换和纹理映射，以确保用户的脸部特征能够在三维模型上自然地展现出来。最后，通过将用户面部特征融合到三维模型上，系统可以生成一个新的合成图像或视频序列，在其中，用户可以看到自己的脸出现在目标人物的身体上，从而可以更好的展现衣服的上身效果，使得用户可以更加直观的购买衣服，提高购物体验。
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1.一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
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7.如权利要求6所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
8.如权利要求7所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
9.一种基于深度学习的人物模型换脸系统，应用于权利要求1～8任意一项所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的一种基于深度学习的人物模型换脸方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾强，陈煜，李志峰，杨俊，
申请(专利权)人：华智未来重庆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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