参数化3D脸部生成制造技术

描述系统、设备和方法，其包括：接收脸部控制参数的语义描述和相关联的测量准则；获得主成分分析（PCA）系数；响应PCA系数，生成3D脸部；基于测量准则，确定每个3D脸部的测量值；以及基于测量值，确定脸部控制参数的回归参数。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利摘要】描述系统、设备和方法，其包括：接收脸部控制参数的语义描述和相关联的测量准则；获得主成分分析（PCA）系数；响应PCA系数，生成3D脸部；基于测量准则，确定每个3D脸部的测量值；以及基于测量值，确定脸部控制参数的回归参数。【专利说明】参数化3D脸部生成
技术介绍
人脸特征的3D建模普遍用于创建人的真实感3D表示。例如，诸如虚拟化身(avatar)的虚拟人表示常常利用这样的模型。生成的脸部表示的一些常规应用允许用户通过直接修改基本的3D模型的各种要素来自定义脸部特征以反映不同的脸部类型、种族等。例如，常规的解决方案可以允许修改脸部形状、纹理、性别、年龄、种族等。但是，现有的方法不允许以允许发展全局3D脸部模型的方式操纵语义脸部形状或其部分。【专利附图】【附图说明】附图中以举例的方式而非限制的方式示出本文所描述的题材。为了简单、清楚地说明，图中示出的元件不一定按比例绘制。例如，为清楚起见，一些元件的尺寸可能相对于其它元件有所夸大。此外，在认为合适时，附图中重复使用附图标记来指示对应或类似的元件。图中: 图1是实例系统的说明性图； 图2示出实例过程； 图3示出实例过程； 图4示出实例平均脸部； 图5示出实例过程； 图6示出实例用户界面； 图7、8、9和10示出实例脸部控制参数方案；以及 图11是全都按照本公开的至少一些实现布置的实例系统的说明性图。【具体实施方式】现在参考附图描述一个或多个实施例或实现。尽管论述了特定的配置和布置，但是应了解，这样做只是为了说明的目的。本领域技术人员将意识到，在不偏离本描述的精神和范围的情况下，可以采用其它配置和布置。本领域技术人员将明白，也可以在不同于本文所描述的各种其它系统和应用中采用本文所描述的技术和/或布置。尽管以下描述例如阐述了可在诸如芯片上系统(SoC )架构的架构中证明的各种实现，但是本文描述的技术和/或布置的实现不限于特定的架构和/或计算系统，并且出于类似的目的，可以由任何架构和/或计算系统来实现。例如，采用例如多个集成电路(IC)芯片和/或封装的各种架构、和/或诸如机顶盒、智能电话等的各种计算设备和/或消费型电子(CE)设备均可实现本文所描述的技术和/或布置。此外，尽管以下描述可能会阐述诸如系统组件的逻辑实现、类型和相互关系、逻辑分区/集成选择等的众多具体细节，但是在没有这些具体细节的情况下也可以实践要求权利的主题。例如，在其它情况下，可能没有详细示出诸如控制结构和全软件指令序列的一些题材，以免使本文所公开的题材晦涩难懂。本文所公开的题材可以用硬件、固件、软件或其任意组合来实现。本文所公开的题材也可以作为存储在机器可读介质上的指令来实现，这些指令可以由一个或多个处理器读取并执行。机器可读介质可以包括用于存储或传送可由机器(例如，计算设备)读取的形式的信息的任何介质和/或机构。例如，机器可读介质可以包括:只读存储器(ROM);随机存取存储器(RAM);磁盘存储介质；光存储介质；闪速存储器设备；电、光、声或其它形式的传播信号(例如，载波、红外信号、数字信号等)；以及其它。说明书中提到“一个实现”、“实现”、“实例实现”等时表示所描述的实现可以包括特定特征、结构或特性，但不是每个实现都一定要包含该特定特征、结构或特性。而且，这些短语不一定指相同的实现。此外，当结合一个实现描述特定特征、结构或特性时，认为本领域技术人员知道结合其它实现来实施该特征、结构或特性，而不管本文是否进行了明确描述。图1示出根据本公开的实例系统100。在各种实现中，系统100可以包括3D形变脸部模型102，它能够响应存储在模型3D脸部的数据库104中的模型3D脸部并响应由控制模块106所提供的控制数据来进行参数化3D脸部生成。根据本公开，存储在数据库104中的每个模型脸部可以对应于一个或多个主成分分析(PCA)系数形式的脸部形状和/或纹理数据。形变脸部模型102可以通过将由数据库104提供的形状和/或纹理数据变换为向量空间表示而得到。如将在下文更详细地解释的，模型102可以响应数据库104中的脸部而获悉形变模型脸部，其中可以将形变脸部表示为平均脸部与PCA本征值和本征向量的线性组合。如还将在下文更详细地解释的，控制模块106可以包括用户界面(UI)108，它提供可以配置成控制模型102的输出的一个或多个脸部特征控件(例如，滑块)。在各种实现中，系统100的模型102和控制模块106可以由在计算系统的一个或多个处理器核上执行的一个或多个软件应用来提供，而与计算系统相关联的一个或多个存储设备(例如，物理存储器设备、盘驱动器等)可以提供数据库104。在其它实现中，系统100的各种组件可以在地理上分散，并利用各`种有线或无线联网技术中的任何技术在通信上耦合在一起，从而使得数据库104和/或控制模块106可以在物理上远离模型102。例如，远离模型102的一个或多个服务器可以提供`数据库104，并且可以通过例如互联网将脸部数据传送到模型102。类似地，控制模块106的至少部分(例如，UI 108)可以由计算系统的网络浏览器中的应用来提供，而模型102可以寄宿在远离该计算系统并经由互联网耦合到模块106的一个或多个服务器。图2示出根据本公开的各种实现用于生成模型脸部的实例过程200的流程图。在各种实现中，过程200可以用于生成即将存储在诸如系统100的数据库104的数据库中的模型脸部。过程200可以包括如图2的方框202、204、206、208和210中的一个或多个方框所示的一个或多个操作、功能或动作。以非限制性实例的方式，本文将参考图1的实例系统来描述过程200。过程200可以在方框202开始。在方框202，可以接收3D脸部图像。例如，方框202可以涉及接收采用该图像的每个点或顶点的形状数据(例如，就笛卡尔坐标来说的X、1、Z)和纹理数据(例如，8位深度的红色、绿色和蓝色)来指定脸部的数据。例如，在方框202接收的3D脸部图像可以利用诸如激光扫描等已知技术来生成，并且可以包括数千个顶点。在各种实现中，在方框202接收的脸部图像的形状和纹理可以分别用列向量S=U1, Y1, Z1, X2, y2, z2,…，xn, yn, Zjt和T= (R1, G1, B1, R2, G2, B2,…，Rn, Gn, Zjt (其中，η是脸部的顶点_来表示。在方框204，可以检测或标识3D图像的预定义的脸部标志点(landmark)。例如，在各种实现中，在方框204，可以对3D图像运用已知技术以便提取标志点(例如，参见Wuand Trivedi, “Robust facial landmark detection for intelligent vehicle system(智能车辆系统的稳健的脸部标志点检测)”，International Workshop on Analysis andModeling of Faces and Gestures, 2005年10月)。在各种实现中，方框204可以涉及利用已知技术来标识预定义的标志点及其相关联的形状和纹理向量(例如，参见Zhang et al.，“Robust Face Alignment Based On Hierarchic本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

【专利技术属性】
技术研发人员：X童，W胡，Y杜，Y张，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：
国别省市：