本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種虛擬人物頭像生成方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著人臉建模技術(shù)的快速發(fā)展，人們對(duì)人臉建模的要求越來(lái)越高，希望可以將人的臉部特征通過(guò)計(jì)算機(jī)真實(shí)的展現(xiàn)出來(lái)，生成的人臉盡可能的接近真實(shí)人臉?，F(xiàn)有技術(shù)中圖像處理過(guò)程中由于受到模型和計(jì)算機(jī)能力的限制，生成的圖像往往無(wú)法達(dá)到人們的需求，不夠協(xié)調(diào)和逼真且生成圖像的過(guò)程較為復(fù)雜。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種虛擬人物頭像生成方法及裝置，通過(guò)獲取人臉圖像的人臉特征點(diǎn)，利用人臉特征點(diǎn)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，確定3d人臉模型，并通過(guò)處理人臉圖像，生產(chǎn)新的紋理貼圖，將新的紋理貼圖與人臉模型匹配，形成新的人物頭像。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種虛擬人物頭像生成方法，所述方法包括：

采集人臉圖像，獲取所述人臉圖像中的人臉特征點(diǎn)；

根據(jù)所述人臉特征點(diǎn)標(biāo)定所述人臉圖像獲取面部特征區(qū)域；

根據(jù)所述面部特征區(qū)域調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與所述人臉圖像匹配的人臉模型；

對(duì)所述與所述人臉圖像匹配的人臉模型進(jìn)行紋理貼圖，生成虛擬人物頭像。

其中，所述人臉特征點(diǎn)包括用于表征所述人臉圖像中面部輪廓的面部輪廓特征點(diǎn)和用于表征所述人臉圖像中面部器官的面部器官特征點(diǎn)；

所述根據(jù)人臉特征點(diǎn)標(biāo)定所述人臉圖像獲取面部特征區(qū)域，包括：

獲取所述面部輪廓特征點(diǎn)和所述面部器官特征點(diǎn)；

根據(jù)所述面部輪廓特征點(diǎn)和所述面部器官特征點(diǎn)劃定所述面部特征區(qū)域。

其中，所述根據(jù)所述面部特征區(qū)域調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與所述人臉圖像匹配的人臉模型，包括：

根據(jù)劃定的面部特征區(qū)域，獲得所述面部特征區(qū)域的第二特征值；

根據(jù)所述面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇與所述人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型，并對(duì)所述預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整以獲取與所述人臉圖像匹配的人臉模型，或者，根據(jù)所述面部特征區(qū)域的第二特征值調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與所述人臉圖像匹配的人臉模型。

其中，所述根據(jù)所述面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇與所述人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型，并對(duì)所述預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整包括：

根據(jù)所述面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇滿(mǎn)足第一預(yù)設(shè)條件的模型，作為與所述人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型；所述第一預(yù)設(shè)條件包括：模型特征區(qū)域的第一特征值與所述第二特征值的差值小于預(yù)設(shè)閾值或者在所述模型庫(kù)中的模型中，模型特征區(qū)域的第一特征值最接近所述第二特征值；

根據(jù)所述第二特征值和與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值，計(jì)算第一調(diào)整參數(shù)，所述第一調(diào)整參數(shù)為所述第二特征值與所述與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值的比值；

根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整。

其中，所述根據(jù)所述面部特征區(qū)域的第二特征值調(diào)整預(yù)設(shè)模型包括：

根據(jù)所述第二特征值和所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的第一特征值，計(jì)算第一調(diào)整參數(shù)，所述第一調(diào)整參數(shù)為所述第二特征值與所述與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值的比值；

根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整。

其中，所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的第一特征值為預(yù)先設(shè)定的或者通過(guò)以下步驟獲?。?/p>

獲取用于表征所述預(yù)設(shè)模型中模型輪廓的模型輪廓特征點(diǎn)和用于表征所述預(yù)設(shè)模型中模型器官的模型器官特征點(diǎn)；

根據(jù)所述模型輪廓特征點(diǎn)和所述模型器官特征點(diǎn)劃定所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域；

根據(jù)劃定的所述模型特征區(qū)域獲得所述模型特征區(qū)域的第一特征值。

其中，所述根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，包括：

獲取所述預(yù)設(shè)模型的n個(gè)模型向量點(diǎn)，其中，所述預(yù)設(shè)模型由n個(gè)模型向量點(diǎn)組成；

根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)。

其中，所述在根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)后，所述方法還包括：

設(shè)定一個(gè)所述模型向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)為模型初始坐標(biāo)；

根據(jù)所述模型初始坐標(biāo)對(duì)所述預(yù)設(shè)模型的模型輪廓特征點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到模型向量點(diǎn)坐標(biāo)。

其中，所述在根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)后，所述方法還包括：

選取所述人臉圖像上的一個(gè)圖像向量點(diǎn)的圖像坐標(biāo)作為圖像初始坐標(biāo)；

根據(jù)所述圖像初始坐標(biāo)對(duì)所述人臉圖像的面部輪廓特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)；

根據(jù)所述圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)和所述模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域進(jìn)行約束處理。

其中，所述根據(jù)所述圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)和所述模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域型進(jìn)行約束處理包括：

選取預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域中的一個(gè)向量點(diǎn)，根據(jù)選取的向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)，確定所述向量點(diǎn)的縱向比值；

根據(jù)所述縱向比值，在所述模型向量點(diǎn)坐標(biāo)中確定縱向坐標(biāo)值與所述縱向比值最接近的兩組模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)所述縱向比值和所述兩組模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，確定所述預(yù)設(shè)模型的橫向比值，以及，根據(jù)所述縱向比值，在所述圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)中確定縱向坐標(biāo)值與所述縱向比值最接近的兩組圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)所述縱向比值和所述兩組圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)，確定所述人臉圖像的橫向比值；

計(jì)算所述人臉圖像的橫向比值和所述預(yù)設(shè)模型的橫向比值的比值；

根據(jù)所述比值，對(duì)所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo) 進(jìn)行伸縮處理。

其中，所述第一特征值為所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的寬高比值，所述第二特征值為所述人臉圖像的面部特征區(qū)域的寬高比值；或者

所述第一特征值為所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的高寬比值，所述第二特征值為所述人臉圖像的面部特征區(qū)域的高寬比值。

其中，所述根據(jù)面部特征區(qū)域調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與所述人臉圖像匹配的人臉模型，還包括：

從所述預(yù)設(shè)模型中獲取面部主要器官；

根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)所述面部主要器官進(jìn)行調(diào)整。

其中，所述根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)所述面部主要器官進(jìn)行調(diào)整包括：

獲取所述人臉圖像上的面部主要器官的第三特征值以及所述預(yù)設(shè)模型上的面部主要器官的第四特征值；

根據(jù)所述第三特征值和所述第四特征值，計(jì)算第二調(diào)整參數(shù)，所述第二調(diào)整參數(shù)為所述第三特征值和所述第四特征值的比值；

獲取所述預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的m個(gè)器官向量點(diǎn)，其中所述面部主要器官由m個(gè)器官向量點(diǎn)組成；

根據(jù)所述第二調(diào)整參數(shù)對(duì)所述m個(gè)器官向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行處理獲得器官參數(shù)坐標(biāo)。

其中，所述根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)所述面部主要器官進(jìn)行調(diào)整包括：

獲取所述人臉圖像上的面部主要器官的第三特征值以及所述預(yù)設(shè)模型上的面部主要器官的第四特征值；

根據(jù)所述第三特征值和所述第四特征值，計(jì)算第二調(diào)整參數(shù)，所述第二調(diào)整參數(shù)為所述第三特征值和所述第四特征值的比值；

選取所述預(yù)設(shè)模型上的一個(gè)所述器官向量點(diǎn)作為器官初始坐標(biāo)；

根據(jù)所述器官初始坐標(biāo)和所述第二調(diào)整參數(shù)對(duì)器官向量點(diǎn)的當(dāng)前坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算。

其中，所述第三特征值為所述人臉圖像的面部主要器官的寬高比值，所述第四特征值為所述預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的寬高比值；或者

所述第三特征值為所述人臉圖像的面部主要器官的高寬比值，所述第四特 征值為所述預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的高寬比值。

其中，所述對(duì)所述與所述人臉圖像匹配的人臉模型進(jìn)行紋理貼圖，生成虛擬人物頭像，包括：

根據(jù)所述人臉模型上的向量點(diǎn)坐標(biāo)和所述人臉圖像上的向量點(diǎn)坐標(biāo)，建立所述人臉模型和所述人臉圖像的向量點(diǎn)的映射關(guān)系，根據(jù)所述映射關(guān)系進(jìn)行紋理貼圖處理。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種虛擬人物頭像生成裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于采集人臉圖像，獲取所述人臉圖像中的人臉特征點(diǎn)；

標(biāo)定模塊，用于根據(jù)所述人臉特征點(diǎn)標(biāo)定所述人臉圖像獲取面部特征區(qū)域；

調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述面部特征區(qū)域調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與所述人臉圖像匹配的人臉模型；

生成模塊，用于對(duì)所述與所述人臉圖像匹配的人臉模型進(jìn)行紋理貼圖，生成虛擬人物頭像。

其中，所述第一獲取模塊中的人臉特征點(diǎn)包括用于表征所述人臉圖像中面部輪廓的面部輪廓特征點(diǎn)和用于表征所述人臉圖像中面部器官的面部器官特征點(diǎn)；

所述標(biāo)定模塊進(jìn)一步用于：

獲取所述面部輪廓特征點(diǎn)和所述面部器官特征點(diǎn)；

根據(jù)所述面部輪廓特征點(diǎn)和所述面部器官特征點(diǎn)劃定所述面部特征區(qū)域。

其中，所述調(diào)整模塊進(jìn)一步用于：

根據(jù)劃定的面部特征區(qū)域，獲得所述面部特征區(qū)域的第二特征值；

根據(jù)所述面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇與所述人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型，并對(duì)所述預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整以獲取與所述人臉圖像匹配的人臉模型，或者，根據(jù)所述面部特征區(qū)域的第二特征值調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與所述人臉圖像匹配的人臉模型。

其中，所述調(diào)整模塊包括：

選擇子模塊，用于根據(jù)所述面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇滿(mǎn)足第一預(yù)設(shè)條件的模型，作為與所述人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型；所述第一預(yù)設(shè)條件包括：模型特征區(qū)域的第一特征值與所述第二特征值的差值小于 預(yù)設(shè)閾值或者在所述模型庫(kù)中的模型中，模型特征區(qū)域的第一特征值最接近所述第二特征值；

第一計(jì)算子模塊，用于根據(jù)所述第二特征值和與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值，計(jì)算第一調(diào)整參數(shù)，所述第一調(diào)整參數(shù)為所述第二特征值與所述與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值的比值；

第一調(diào)整子模塊，用于根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整。

其中，所述調(diào)整模塊包括：

第二計(jì)算子模塊，用于根據(jù)所述第二特征值和所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的第一特征值，計(jì)算第一調(diào)整參數(shù)，所述第一調(diào)整參數(shù)為所述第二特征值與所述與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值的比值；

第二調(diào)整子模塊，用于根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整。

其中，所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的第一特征值為預(yù)先設(shè)定的或者通過(guò)所述選擇子模塊獲取的，所述選擇子模塊進(jìn)一步用于：

獲取用于表征所述預(yù)設(shè)模型中模型輪廓的模型輪廓特征點(diǎn)和用于表征所述預(yù)設(shè)模型中模型器官的模型器官特征點(diǎn)；

根據(jù)所述模型輪廓特征點(diǎn)和所述模型器官特征點(diǎn)劃定所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域；

根據(jù)劃定的所述模型特征區(qū)域獲得所述模型特征區(qū)域的第一特征值；

其中，所述第一調(diào)整子模塊或所述第二調(diào)整子模塊包括：

獲取單元，用于獲取所述預(yù)設(shè)模型的n個(gè)模型向量點(diǎn)，其中，所述預(yù)設(shè)模型由n個(gè)模型向量點(diǎn)組成；

處理單元，用于根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)。

其中，所述第一調(diào)整子模塊或所述第二調(diào)整子模塊還包括：

設(shè)定單元，用于在所述處理單元根據(jù)所述第一調(diào)整參數(shù)對(duì)所述n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)之后，設(shè)定一個(gè)所述模型向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)為模型初始坐標(biāo)；

第一換算單元，用于根據(jù)所述模型初始坐標(biāo)對(duì)所述預(yù)設(shè)模型的模型輪廓特征點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到模型向量點(diǎn)坐標(biāo)。

其中，所述第一調(diào)整子模塊或所述第二調(diào)整子模塊還包括：

選取單元，用于選取所述人臉圖像上的一個(gè)圖像向量點(diǎn)的圖像坐標(biāo)作為圖像初始坐標(biāo)；

第二換算單元，用于根據(jù)所述圖像初始坐標(biāo)對(duì)所述人臉圖像的面部輪廓特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)；

約束處理單元，用于根據(jù)所述圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)和所述模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域進(jìn)行約束處理。

其中，所述約束處理單元包括：

第一子單元，用于選取預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域中的一個(gè)向量點(diǎn)，根據(jù)選取的向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)，確定所述向量點(diǎn)的縱向比值；

第二子單元，用于根據(jù)所述縱向比值，在所述模型向量點(diǎn)坐標(biāo)中確定縱向坐標(biāo)值與所述縱向比值最接近的兩組模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)所述縱向比值和所述兩組模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，確定所述預(yù)設(shè)模型的橫向比值，以及，根據(jù)所述縱向比值，在所述圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)中確定縱向坐標(biāo)值與所述縱向比值最接近的兩組圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)所述縱向比值和所述兩組圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)，確定所述人臉圖像的橫向比值；

第三子單元，用于計(jì)算所述人臉圖像的橫向比值和所述預(yù)設(shè)模型的橫向比值的比值；

第四子單元，用于根據(jù)所述比值，對(duì)所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理。

其中，所述第一特征值為所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的寬高比值，所述第二特征值為所述人臉圖像的面部特征區(qū)域的寬高比值；或者

所述第一特征值為所述預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的高寬比值，所述第二特征值為所述人臉圖像的面部特征區(qū)域的高寬比值。

其中，所述調(diào)整模塊進(jìn)一步用于：

從所述預(yù)設(shè)模型中獲取面部主要器官；

根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)所述面部主要器官進(jìn)行調(diào)整。

其中，所述調(diào)整模塊還包括：

第一獲取子模塊，用于獲取所述人臉圖像上的面部主要器官的第三特征值 以及所述預(yù)設(shè)模型上的面部主要器官的第四特征值；

第三計(jì)算子模塊，用于根據(jù)所述第三特征值和所述第四特征值，計(jì)算第二調(diào)整參數(shù)，所述第二調(diào)整參數(shù)為所述第三特征值和所述第四特征值的比值；

第二獲取子模塊，用于獲取所述預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的m個(gè)器官向量點(diǎn)，其中所述面部主要器官由m個(gè)器官向量點(diǎn)組成；

處理子模塊，用于根據(jù)所述第二調(diào)整參數(shù)對(duì)所述m個(gè)器官向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行處理獲得器官參數(shù)坐標(biāo)。

其中，所述調(diào)整模塊還包括：

第三獲取子模塊，用于獲取所述人臉圖像上的面部主要器官的第三特征值以及所述預(yù)設(shè)模型上的面部主要器官的第四特征值；

第四計(jì)算子模塊，用于根據(jù)所述第三特征值和所述第四特征值，計(jì)算第二調(diào)整參數(shù)，所述第二調(diào)整參數(shù)為所述第三特征值和所述第四特征值的比值；

選取子模塊，用于選取所述預(yù)設(shè)模型上的一個(gè)所述器官向量點(diǎn)作為器官初始坐標(biāo)；

換算子模塊，用于根據(jù)所述器官初始坐標(biāo)和所述第二調(diào)整參數(shù)對(duì)器官向量點(diǎn)的當(dāng)前坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算。

其中，所述第三特征值為所述人臉圖像的面部主要器官的寬高比值，所述第四特征值為所述預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的寬高比值；或者

所述第三特征值為所述人臉圖像的面部主要器官的高寬比值，所述第四特征值為所述預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的高寬比值。

其中，所述生成模塊進(jìn)一步用于：

根據(jù)所述人臉模型上的向量點(diǎn)坐標(biāo)和所述人臉圖像上的向量點(diǎn)坐標(biāo)，建立所述人臉模型和所述人臉圖像的向量點(diǎn)的映射關(guān)系，根據(jù)所述映射關(guān)系進(jìn)行紋理貼圖處理。

本發(fā)明實(shí)施例至少包括以下的有益效果：

本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)獲取人臉圖像的人臉特征點(diǎn)，利用人臉特征點(diǎn)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，獲取與人臉圖像匹配的3d人臉模型，然后通過(guò)處理人臉圖像，利用人臉圖像的向量面與人臉模型的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，形成新的紋理貼圖，并將新的紋理貼圖與人臉模型匹配形成新的虛擬人物頭像，一方面這種方式生 成的新的虛擬人物圖像可以有效保證與虛擬人物身體各部分的協(xié)調(diào)，另一方面還能夠有效提高虛擬人物頭像的逼真度，此外，還可以將形成的新的人物頭像與不同的虛擬人物身體模型結(jié)合，形成不同的人物，提高趣味性。本發(fā)明實(shí)施例方案簡(jiǎn)單，人工處理量小，適用于要求簡(jiǎn)單且快速的建模需求。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例虛擬人物頭像生成方法步驟示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例人臉圖像包圍盒示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例人臉模型包圍盒示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例人臉模型臉部輪廓示意圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例人臉圖像臉部輪廓示意圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例人臉模型面部主要器官包圍盒示意圖；

圖7為本發(fā)明實(shí)施例人臉圖像面部主要器官包圍盒示意圖；

圖8為本發(fā)明實(shí)施例面部主要部分模型示意圖；

圖9為本發(fā)明實(shí)施例人臉模型的眉毛模型示意圖；

圖10為本發(fā)明實(shí)施例人臉模型的眼睛模型示意圖；

圖11為本發(fā)明實(shí)施例人臉模型的嘴模型示意圖。

圖12為本發(fā)明實(shí)施例人臉模型第一模型示意圖；

圖13為本發(fā)明實(shí)施例人臉模型第二模型示意圖；

圖14為本發(fā)明實(shí)施例人臉模型第三模型示意圖。

圖15為依據(jù)人臉模型的三角面(向量面)映射到人臉圖像上的示意圖；

圖16為根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例生成的虛擬人物頭像的示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種虛擬人物頭像生成方法，如圖1所示，包括：

步驟S10、采集人臉圖像，獲取人臉圖像中的人臉特征點(diǎn)；

步驟S20、根據(jù)人臉特征點(diǎn)標(biāo)定人臉圖像獲取面部特征區(qū)域；

步驟S30、根據(jù)面部特征區(qū)域調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與人臉圖像匹配的人臉模型；

步驟S40、對(duì)與人臉圖像匹配的人臉模型進(jìn)行紋理貼圖，生成虛擬人物頭像。

具體的，通過(guò)攝像頭拍照或者直接使用已有照片的方式采集得到人臉圖像，具體可采用現(xiàn)有的人臉檢測(cè)方法，如ASM(Active Shape Model，主動(dòng)形狀模型)對(duì)采集到的人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)，獲取人臉圖像上的面部特征區(qū)域，根據(jù)獲取得到的面部特征區(qū)域?qū)σ活A(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，從而獲取一與人臉圖像匹配的人臉模型。

本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)人臉圖像對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整獲取與人臉圖像匹配的人臉模型，然后對(duì)與人臉圖像匹配的人臉模型進(jìn)行紋理貼圖處理，形成新的人物頭像。本發(fā)明實(shí)施例方案簡(jiǎn)單，人工處理量小，適用于要求簡(jiǎn)單且快速的建模需求。

在本發(fā)明上述實(shí)施例中，人臉特征點(diǎn)可包括用于表征人臉圖像中面部輪廓的面部輪廓特征點(diǎn)和用于表征人臉圖像中面部器官的面部器官特征點(diǎn)，根據(jù)面部輪廓特征點(diǎn)可以確定人臉的形狀，根據(jù)面部器官特征點(diǎn)可確定各個(gè)器官在人臉上的準(zhǔn)確位置以及各個(gè)器官的形狀。

在本發(fā)明上述實(shí)施例中，步驟S20可包括：

步驟S21、獲取面部輪廓特征點(diǎn)和面部器官特征點(diǎn)；

步驟S22、根據(jù)面部輪廓特征點(diǎn)和面部器官特征點(diǎn)劃定面部特征區(qū)域。

通過(guò)獲取面部輪廓特征點(diǎn)和面部器官特征點(diǎn)來(lái)劃定面部特征區(qū)域，具體的，根據(jù)面部輪廓特征點(diǎn)、面部器官特征點(diǎn)來(lái)確定人臉包圍盒。如圖2所示。例如可以在眼部橫向中心線上確定P1、P2、P3和P4，其中P1、P2分別為兩眼之間相互距離最近的兩點(diǎn)，且關(guān)于人臉豎直中心線對(duì)稱(chēng)，P3、P4分別位于人臉輪廓邊緣位置且關(guān)于人臉豎直中心線對(duì)稱(chēng)，P1和P3位于人臉左側(cè)，在人臉豎直中心線的最下方確定P5，P1、P2屬于面部器官特征點(diǎn)，P3、P4和P5屬于面部輪廓特征點(diǎn)。根據(jù)P1、P2、P3、P4和P5確定一人臉包圍盒RTF，定義人臉圖像的左上角為坐標(biāo)(0，0)，x軸向右，y軸向下：

RTF.TOP＝(P1.y+P2.y)/2

RTF.LEFT＝P3.x

RTF.RIGHT＝P4.x

RTF.BOTTOM＝P5.y

其中，P1.y為P1在y方向上的坐標(biāo)分量，P2.y為P2在y方向上的坐標(biāo)分量，P3.x為P3在x方向上的坐標(biāo)分量，P4.x為P4在x方向上的坐標(biāo)分量，P5.y為P5在y方向上的坐標(biāo)分量。

可以理解的是，上述人臉包圍盒RTF是通過(guò)各特征點(diǎn)的x、y二維坐標(biāo)予以確定的，即RTF是通過(guò)二維坐標(biāo)予以表征，但本發(fā)明不限于此，RTF也可通過(guò)各特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)予以確定，即RTF是通過(guò)三維坐標(biāo)予以表征，這里不做詳述。

在本發(fā)明上述實(shí)施例中，步驟S30可包括：

S31、根據(jù)劃定的面部特征區(qū)域，獲得面部特征區(qū)域的第二特征值；

S32、根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型，并對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整以獲取與人臉圖像匹配的人臉模型，或者，根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與人臉圖像匹配的人臉模型。

具體的，根據(jù)確定的人臉包圍盒RTF確定表征面部特征區(qū)域的第二特征值，第二特征值為人臉圖像的面部特征區(qū)域的寬高比值，也可以為人臉圖像的面部特征區(qū)域的高寬比值，第二特征值為人臉圖像的面部特征區(qū)域的寬高比值時(shí)，第二特征值的計(jì)算公式為：

RWHF＝(RTF.RIGHT-RTF.LEFT)/(RTF.BOTTOM-RTF.TOP)；

第二特征值為人臉圖像的面部特征區(qū)域的高寬比值時(shí)，第二特征值的計(jì)算公式為：

RHWF＝(RTF.BOTTOM-RTF.TOP)/(RTF.RIGHT-RTF.LEFT)。

本發(fā)明實(shí)施例中，可以預(yù)設(shè)一個(gè)模型數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)中包括至少2個(gè)模型，例如，由胖到瘦的至少2個(gè)模型，步驟S32中，在獲得第二特征值之后，根據(jù)第二特征值首先從預(yù)設(shè)模型庫(kù)中選取與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型，然后對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，獲取與人臉圖像匹配的人臉模型。

當(dāng)然，在只有一個(gè)預(yù)設(shè)模型的情況下，也可以直接根據(jù)面部特征區(qū)域的第 二特征值，對(duì)一預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，獲取與人臉圖像匹配的人臉模型。

具體的，S32中根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型，并對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整包括：

S321、根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇滿(mǎn)足第一預(yù)設(shè)條件的模型，作為與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型；

第一預(yù)設(shè)條件包括：模型特征區(qū)域的第一特征值與第二特征值的差值小于預(yù)設(shè)閾值，或者在模型庫(kù)中的模型中，模型特征區(qū)域的第一特征值最接近第二特征值，或者模型特征區(qū)域的第一特征值與第二特征值的比值與1的差值小于預(yù)設(shè)閾值。

本步驟主要是用于在多個(gè)預(yù)設(shè)模型中確定出面部尺寸與人臉圖像的面部尺寸相似亦即最接近的預(yù)設(shè)模型作為人臉模型，當(dāng)滿(mǎn)足第一預(yù)設(shè)條件時(shí)，證明該預(yù)設(shè)模型與人臉圖像的面部寸大致相似，即可將該預(yù)設(shè)模型確定為與人臉圖像匹配的人臉模型。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對(duì)第一預(yù)設(shè)條件進(jìn)行設(shè)定，本發(fā)明不做限制。

S322、根據(jù)第二特征值和與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值，計(jì)算第一調(diào)整參數(shù)，第一調(diào)整參數(shù)為第二特征值與與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值的比值；

S323、根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整。

具體的，根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值，在預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇一模型，作為與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型，其中預(yù)設(shè)模型需要滿(mǎn)足第一預(yù)設(shè)條件，第一預(yù)設(shè)條件可以為：模型特征區(qū)域的第一特征值與面部特征區(qū)域的第二特征值的差值小于預(yù)設(shè)閾值；或者在模型庫(kù)中的模型中，模型特征區(qū)域的第一特征值最接近面部特征區(qū)域的第二特征值。

這里要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例中所述的模型特征區(qū)域和面部特征區(qū)域是對(duì)應(yīng)的，即模型特征區(qū)域在預(yù)設(shè)模型上的區(qū)域和面部特征區(qū)域在人臉圖像上的區(qū)域是相同的，模型特征區(qū)域的劃定方式是與面部特征區(qū)域的劃定方式也是相同的，下面會(huì)進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

可選的，S32中根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值調(diào)整預(yù)設(shè)模型包括：

根據(jù)第二特征值和預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的第一特征值，計(jì)算第一調(diào)整 參數(shù)，第一調(diào)整參數(shù)為第二特征值與與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值的比值；

根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整。

該方式為直接根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值，對(duì)一預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，獲取與人臉圖像匹配的人臉模型。在此過(guò)程中，同樣需要計(jì)算第一調(diào)整參數(shù)，然后根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，以獲取與人臉圖像匹配的人臉模型。

其中第一特征值可以是預(yù)先設(shè)定的，也可以是通過(guò)以下方式獲取的：

獲取用于表征預(yù)設(shè)模型中模型輪廓的模型輪廓特征點(diǎn)和用于表征預(yù)設(shè)模型中模型器官的模型器官特征點(diǎn)；

根據(jù)模型輪廓特征點(diǎn)和模型器官特征點(diǎn)劃定預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域；

根據(jù)劃定的模型特征區(qū)域獲得模型特征區(qū)域的第一特征值。

通過(guò)獲取模型輪廓特征點(diǎn)和模型器官特征點(diǎn)來(lái)劃定模型特征區(qū)域，具體為，根據(jù)模型輪廓特征點(diǎn)、模型器官特征點(diǎn)來(lái)確定人臉模型包圍盒RTM，如圖3所示，從預(yù)設(shè)模型上選出如圖3所示的五個(gè)特征點(diǎn)PM1、PM2、PM3、PM4和PM5，根據(jù)這五個(gè)特征點(diǎn)確定預(yù)設(shè)模型的人臉模型包圍盒RTM，其中PM1、PM2為模型器官特征點(diǎn)，PM3、PM4和PM5為模型輪廓特征點(diǎn)，其中預(yù)設(shè)模型的坐標(biāo)是預(yù)先設(shè)置的。

RTM.TOP＝(PM1.y+PM2.y)/2

RTM.LEFT＝PM3.x

RTM.RIGHT＝PM4.x

RTM.BOTTOM＝PM5.y

其中，PM1.y為PM1在y方向上的坐標(biāo)分量，PM2.y為PM2在y方向上的坐標(biāo)分量，PM3.x為PM3在x方向上的坐標(biāo)分量，PM4.x為PM4在x方向上的坐標(biāo)分量，PM5.y為PM5在y方向上的坐標(biāo)分量。

可以理解的是，上述人臉模型包圍盒RTM是通過(guò)各特征點(diǎn)的x、y二維坐標(biāo)予以確定的，即RTM是通過(guò)二維坐標(biāo)予以表征，但本發(fā)明不限于此，RTM也可通過(guò)各特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)予以確定，即RTM是通過(guò)三維坐標(biāo)予以表征，這里不做詳述。

在確定人臉模型包圍盒RTM，即劃定模型特征區(qū)域后，根據(jù)劃定的模型特征區(qū)域獲得模型特征區(qū)域的第一特征值。其中第一特征值的獲取方式如下：

根據(jù)確定的人臉模型包圍盒RTM確定用于表征預(yù)設(shè)模型尺寸的第一特征值，第一特征值可以為預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的寬高比值，也可以為預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的高寬比值，當(dāng)?shù)谝惶卣髦禐轭A(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的寬高比值時(shí)，第一特征值的計(jì)算公式為：

RWHM＝(RTM.RIGHT-RTM.LEFT)/(RTM.BOTTOM-RTM.TOP)；

當(dāng)?shù)谝惶卣髦禐轭A(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的高寬比值，第一特征值的計(jì)算公式為：

RHWM＝(RTM.BOTTOM-RTM.TOP)/(RTM.RIGHT-RTM.LEFT)。

在得到第一特征值后，根據(jù)第二特征值與第一特征值的比值計(jì)算第一調(diào)整參數(shù)，當(dāng)?shù)谝惶卣髦禐轭A(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的高寬比值RHWM時(shí)，相應(yīng)的第二特征值為人臉圖像的面部特征區(qū)域的高寬比值RHWF。當(dāng)?shù)谝惶卣髦禐轭A(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的寬高比值RWHM時(shí)，相應(yīng)的第二特征值為人臉圖像的面部特征區(qū)域的寬高比值RWHF。

上述步驟S321主要是用于在模型庫(kù)中的多個(gè)預(yù)設(shè)模型中確定出面部尺寸與人臉圖像的面部尺寸相似亦即最接近的預(yù)設(shè)模型作為人臉模型，舉例而言，當(dāng)RHWF和RHWM之間的比值接近1時(shí)，證明兩者的面部尺寸大致相似，即可將該預(yù)設(shè)模型確定為與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型。同樣，當(dāng)RWHF和RWHM之間的比值接近1時(shí)，證明兩者的面部尺寸大致相似，即可將該預(yù)設(shè)模型確定為與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型。舉例而言，第一預(yù)設(shè)條件可以為RHWF和RHWM之間的比值(或者RWHF和RWHM的比值)與1之間的差的絕對(duì)值不大于一特定值，該特定值可以為0-0.2。

需要說(shuō)明的是，所有預(yù)設(shè)模型的第一特征值可以預(yù)先計(jì)算好，放置在預(yù)設(shè)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)中，在獲取人臉圖像后，利用人臉圖像的第二特征值和各預(yù)先存儲(chǔ)的預(yù)設(shè)模型的第一特征值，選擇與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型，進(jìn)而在對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，得到人臉模型。

以下實(shí)施例以第一特征值為RWHM時(shí)，第二特征值為RWHF為例進(jìn)行闡述，此時(shí)第一調(diào)整參數(shù)r＝RWHF/RWHM。

在確定第一調(diào)整參數(shù)后，根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，包括：

獲取預(yù)設(shè)模型的n個(gè)模型向量點(diǎn)，其中，預(yù)設(shè)模型由n個(gè)模型向量點(diǎn)組成；

根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)。

具體的，獲取預(yù)設(shè)模型的n個(gè)模型向量點(diǎn)，根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)r對(duì)n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)。

舉例來(lái)講，對(duì)預(yù)設(shè)模型上所有的模型向量點(diǎn)，在x軸方向上，做r倍的伸縮，獲得模型參數(shù)坐標(biāo)。當(dāng)然，在本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例中，也在x軸和y軸方向，均做r倍的伸縮，獲得模型參數(shù)坐標(biāo)。

假定預(yù)設(shè)模型上的模型向量點(diǎn)為PMi，i＝1，2，----，M，對(duì)每一個(gè)模型向量點(diǎn)做如下運(yùn)算，得到模型參數(shù)坐標(biāo)：

PMi.x＝r*PMi.x

PMi.y＝PMi.y

PMi.z＝PMi.z

按照該模型參數(shù)坐標(biāo)，對(duì)與人臉匹配的預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整。

在根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)后，為了有效提高預(yù)設(shè)模型與人臉圖像的匹配度，從而達(dá)到更加逼真的效果，本發(fā)明實(shí)施例的方法還可包括：

設(shè)定一個(gè)模型向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)為模型初始坐標(biāo)；

根據(jù)模型初始坐標(biāo)對(duì)預(yù)設(shè)模型的模型輪廓特征點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到模型向量點(diǎn)坐標(biāo)。

具體的，可以對(duì)人臉模型包圍盒RTM中的輪廓特征點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行換算。

舉例說(shuō)明，如圖4所示，取PM1、PM2的中心做為中心點(diǎn)PMCENTER，將PMCENTER設(shè)置為模型初始坐標(biāo)：

PMCENTER.X＝(PM1.X+PM2.X)/2.0；PMCENTER.Y＝(PM1.Y+PM2.Y)/2.0

根據(jù)模型初始坐標(biāo)對(duì)模型輪廓特征點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算，本實(shí)施例以人臉模型包圍盒RTM中的人臉模型輪廓特征點(diǎn)為例，對(duì)人臉模型輪廓特征點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到模型向量點(diǎn)坐標(biāo)。如圖4所示，人臉 模型輪廓特征點(diǎn)包括標(biāo)號(hào)3-17的輪廓特征點(diǎn)，對(duì)標(biāo)號(hào)3-17的輪廓特征點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行換算，得到模型向量點(diǎn)坐標(biāo)。

RMHi＝(PMi.Y-PMCENTER.Y)/(PM3.Y-PMCENTER.Y)i＝3，4---17；

RMWi＝(PMi.X-PMCENTER.X)/(PM3.Y-PMCENTER.Y)，或者

RMWi＝PMi.X/(PM3.Y-PMCENTER.Y)i＝3，4---17；

其中，RMHi為任一人臉模型輪廓特征點(diǎn)相對(duì)于模型初始坐標(biāo)的高度，也稱(chēng)為模型向量點(diǎn)坐標(biāo)的縱向坐標(biāo)，RMWi為任一人臉模型輪廓特征點(diǎn)相對(duì)于模型初始坐標(biāo)的寬度，也稱(chēng)為模型向量點(diǎn)坐標(biāo)的橫向坐標(biāo)，PMi.Y為任一人臉模型輪廓特征點(diǎn)在y方向上的坐標(biāo)分量，PMi.X為任一人臉模型輪廓特征點(diǎn)在x方向的坐標(biāo)分量，PMCENTER.Y為模型初始坐標(biāo)在y方向上的坐標(biāo)分量，PMCENTER.x為模型初始坐標(biāo)在x方向上的坐標(biāo)分量。

進(jìn)一步的，在根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)后，還可包括：

選取人臉圖像上的一個(gè)圖像向量點(diǎn)的圖像坐標(biāo)作為圖像初始坐標(biāo)；

根據(jù)圖像初始坐標(biāo)對(duì)人臉圖像的面部輪廓特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)；

根據(jù)圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)和模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域進(jìn)行約束處理。

具體的，可以對(duì)人臉包圍盒RTF中的輪廓特征點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行換算。在人臉圖像上定義人臉圖像的左上角為坐標(biāo)(0，0)，x軸向右，y軸向下，得到的n個(gè)圖像向量點(diǎn)的坐標(biāo)即為圖像坐標(biāo)。在n個(gè)圖像向量點(diǎn)中確定一圖像初始坐標(biāo)，如圖5所示，本實(shí)施例以P1、P2的中心做為中心點(diǎn)PCENTER，將PCENTER設(shè)置為圖像初始坐標(biāo)：

PCENTER.X＝(P1.X+P2.X)/2.0；PCENTER.Y＝(P1.Y+P2.Y)/2.0

根據(jù)圖像初始坐標(biāo)對(duì)圖像坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)變換，本實(shí)施例以人臉包圍盒RTF中的人臉輪廓特征點(diǎn)為例，對(duì)人臉輪廓特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)。如圖5所示，人臉包圍盒RTF包括標(biāo)號(hào)3-15的輪廓特征點(diǎn)。

RHi＝(Pi.Y-PCENTER.Y)/(P5.Y-PCENTER.Y)i＝3，4---15；

RWi＝(Pi.X-PCENTER.X)/(P5.Y-PCENTER.Y)，或者

RWi＝Pi.X/(P5.Y-PCENTER.Y)，i＝3，4---15；

其中RHi為任一人臉輪廓特征點(diǎn)相對(duì)于圖像初始坐標(biāo)的高度，也稱(chēng)為圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)的縱向坐標(biāo)，RWi為任一人臉輪廓特征點(diǎn)相對(duì)于圖像初始坐標(biāo)的寬度，也稱(chēng)為圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)的橫向坐標(biāo)，Pi.Y為任一人臉輪廓特征點(diǎn)在y方向上的坐標(biāo)分量，Pi.X為任一人臉輪廓特征點(diǎn)在x方向的坐標(biāo)分量，PCENTER.Y為圖像初始坐標(biāo)在y方向上的坐標(biāo)分量，PCENTER.x為圖像初始坐標(biāo)在x方向上的坐標(biāo)分量。

在得到圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)和模型向量點(diǎn)坐標(biāo)后，根據(jù)圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)和模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域型進(jìn)行約束處理包括：

選取預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域中的一個(gè)向量點(diǎn)，根據(jù)選取的向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)，確定向量點(diǎn)的縱向比值；

根據(jù)縱向比值，在模型向量點(diǎn)坐標(biāo)中確定縱向坐標(biāo)值與縱向比值最接近的兩組模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)縱向比值和兩組模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，確定預(yù)設(shè)模型的橫向比值，以及，根據(jù)縱向比值，在圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)中確定縱向坐標(biāo)值與縱向比值最接近的兩組圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)縱向比值和兩組圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)，確定人臉圖像的橫向比值；

計(jì)算人臉圖像的橫向比值和預(yù)設(shè)模型的橫向比值的比值；

根據(jù)比值，對(duì)預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理。

具體為，在人臉模型包圍盒RTM中選取一點(diǎn)PM，確定PM的縱向比值RPMH，如圖4所示：

RPMH＝PM.Y/(PM3.Y-PMCENTER.Y)

在人臉圖像上確定與RPMH最近的兩個(gè)縱向坐標(biāo)RHi，即RPMH與RHi的值的差值的絕對(duì)值最小的兩個(gè)RHi，即找到兩個(gè)縱向坐標(biāo)值與RPMH最接近的圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)(RHi，RWi)。

如圖5所示，如果PM.X-PMCENTER.X>＝0則，在RHi，i＝4，5，11，---，15，即人臉圖像右半部分的輪廓特征點(diǎn)中，取與RPMH距離最近的兩個(gè)RHi，該RHi滿(mǎn)足如下條件：

RHJ：(RPMH-RHi)>＝0&&min(RPMH-RHi)i＝4，5，11，---，15

RHQ：(RPMH-RHi)<0&&min(|RPMH–Rhi|)i＝4，5，11，---，15

J、Q是得到的值的索引，J、Q是4，5，11，---，15中的兩個(gè)。J、Q確定后，即同時(shí)可以得到RWJ和RWQ。

如果PM.X-PMCENTER.X<0,在RHi，i＝3，5，6，---，10，即人臉圖像左半部分的輪廓特征點(diǎn)中，取與RPMH距離最近的兩個(gè)RHi，最后得到的RHJ和RHQ，J、Q是3，5，6，---，10中的兩個(gè)。J、Q確定后，即同時(shí)可以得到RWJ和RWQ。

根據(jù)RHJ、RHQ、RWJ和RWQ確定第一直線方程：

K1＝(RHJ–RHQ)/(RWJ–RWQ)、RHJ＝B1+K1*RWJ；

將PM的縱向比值RPMH帶入第一直線方程RHJ＝B1+K1*RWJ，即將RPMH作為RHJ代入該方程，得到橫向比值RPMW＝(RPMH–B1)/K1，其中RPMH替代RHJ，RPMW替代RWJ。

用上述同樣的方法可以在人臉模型上確定與RPMH最近的兩個(gè)點(diǎn)RMHJ和RMWQ，同時(shí)得到RMWJ和RMWQ，這里不再贅述。

根據(jù)RMHJ、RMHQ、RMWJ和RMWQ確定第二直線方程：

K2＝(RMHJ–RMHQ)/(RMWJ–RMWQ)、RMHJ＝B2+K2*RMWJ；

將RPMH帶入第二直線方程RMHJ＝B2+K2*RMWJ，即將RPMH作為RMHJ代入該方程，得到模型上的橫向比值RPMWM＝(RPMH–B2)/K2，其中RPMH替代RMHJ，RPMWM替代RMWJ；

計(jì)算人臉圖像上的橫向比值RPMW和模型上的橫向比值RPMWM的比值rx，rx＝RPMW/RPMWM；

確定PM的最終坐標(biāo)：

PM.X＝rx*PM.X

PM.Y＝PM.Y

PM.Z＝PM.Z

重復(fù)上述步驟，確定人臉模型包圍盒RTM中所有點(diǎn)的最終坐標(biāo)，完成人臉模型包圍盒RTM中所有點(diǎn)的調(diào)整，進(jìn)而完成預(yù)設(shè)模型的調(diào)整。

在本發(fā)明上述實(shí)施例中，需要說(shuō)明的是，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，在經(jīng)過(guò)上述步驟后，還可以使用類(lèi)似的方法，根據(jù)人臉圖像上的器官對(duì)人臉模型上 的主要器官進(jìn)行調(diào)整。原理上來(lái)講，上述步驟是對(duì)于人臉模型整體的一個(gè)調(diào)整，即人臉模型胖瘦部分的調(diào)整，是根據(jù)人臉圖像的人臉輪廓來(lái)進(jìn)行調(diào)整，接下來(lái)，執(zhí)行對(duì)于人臉模型上的器官的調(diào)整，可以與前述步驟類(lèi)似的方法，根據(jù)人臉檢測(cè)出的主要器官的關(guān)鍵點(diǎn)的位置，確定人臉模型上主要器官的變化，從而形成一個(gè)與人臉圖像匹配的人臉模型。具體可以依據(jù)人臉圖像的關(guān)鍵點(diǎn)的外包圍盒的高寬比和人臉模型的器官模型的關(guān)鍵點(diǎn)的外包圍盒的高寬比，來(lái)調(diào)整人臉模型上的主要器官，一般情況，人臉模型的主要器官的寬度不變，依據(jù)外包圍盒的寬高比，對(duì)人臉模型上的主要器官的高度進(jìn)行調(diào)整。例如，根據(jù)眼睛和嘴巴的外包圍盒，和模型的眼睛和嘴巴的外包圍盒，進(jìn)行人臉模型上眼睛和嘴大小的調(diào)整。外包圍盒的獲得方式與前述獲得人臉圖像和人臉模型的包圍盒的步驟相似。

步驟S30根據(jù)面部特征區(qū)域調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與人臉圖像匹配的人臉模型，還包括：

從預(yù)設(shè)模型中獲取面部主要器官；

根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)面部主要器官進(jìn)行調(diào)整。

對(duì)面部主要器官進(jìn)行調(diào)整主要是通過(guò)第二調(diào)整參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，首先需要說(shuō)明第二調(diào)整參數(shù)的計(jì)算方法：獲取人臉圖像上的面部主要器官的第三特征值以及預(yù)設(shè)模型上的面部主要器官的第四特征值；

根據(jù)第三特征值和第四特征值的比值，計(jì)算第二調(diào)整參數(shù)。

需要說(shuō)明的是，可以從前述已經(jīng)進(jìn)行過(guò)調(diào)整的人臉模型中獲取面部主要器官，也可以從確定出的與人臉圖像匹配的、尚未進(jìn)行調(diào)整的人臉模型中獲取面部主要器官，這種情況下，前述的調(diào)整可以是對(duì)摳除了面部主要器官的人臉模型所進(jìn)行的調(diào)整，當(dāng)然也可以是對(duì)未摳除面部主要器官的人臉模型所進(jìn)行的調(diào)整?？梢岳斫獾氖?，在預(yù)先建立預(yù)設(shè)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，可以將模型上的面部主要器官的相關(guān)數(shù)據(jù)一并存儲(chǔ)，例如，面部器官的高寬比或?qū)捀弑鹊龋谑褂脮r(shí)直接查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)獲得數(shù)據(jù)。

第三特征值為人臉圖像的面部主要器官的寬高比值，第四特征值為預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的寬高比值；或者

第三特征值為人臉圖像的面部主要器官的高寬比值，第四特征值為預(yù)設(shè)模 型的面部主要器官的高寬比值。

如圖6所示，從人臉模型中獲取面部主要器官，在獲取的面部主要器官上選取面部器官特征點(diǎn)，根據(jù)面部器官特征點(diǎn)獲取人臉模型面部器官包圍盒RT_ORGAN，并根據(jù)獲取的人臉模型面部器官包圍盒RT_ORGAN來(lái)確定預(yù)設(shè)模型面部器官的高寬比RHW_ORGAN和/或?qū)捀弑萊WH_ORGAN。當(dāng)然，該高寬比RHW_ORGAN和寬高比RWH_ORGAN可以是預(yù)先存儲(chǔ)好的。

以嘴為例進(jìn)行說(shuō)明：

RHW_MOUTH＝(RT_MOUTH.BOTTOM-RT_MOUTH.TOP)/(RT_MOUTH.RIGHT-RT_MOUTH.LEFT)

RWH_MOUTH＝(RT_MOUTH.RIGHT-RT_MOUTH.LEFT)/(RT_MOUTH.BOTTOM-RT_MOUTH.TOP)；

RHW_MOUTH為預(yù)設(shè)模型嘴部高寬比，RWH_MOUTH為預(yù)設(shè)模型嘴部寬高比，RT_MOUTH.BOTTOM為人臉模型嘴部包圍盒下頂點(diǎn)，RT_MOUTH.TOP為人臉模型嘴部包圍盒上頂點(diǎn)，RT_MOUTH.RI GHT為人臉模型嘴部包圍盒右頂點(diǎn)，RT_MOUTH.LEFT為人臉模型嘴部包圍盒左頂點(diǎn)。

具體的，如圖7所示，在人臉圖像上獲取面部主要器官，在獲取的面部主要器官上選取面部器官特征點(diǎn)，根據(jù)面部器官特征點(diǎn)獲取人臉面部器官包圍盒FRT_ORGAN，并根據(jù)獲取的人臉面部器官包圍盒FRT_ORGAN來(lái)確定人臉面部器官的高寬比FRHW_ORGAN和寬高比FRWH_ORGAN。

以嘴為例進(jìn)行說(shuō)明：

FRHW_MOUTH＝(FRT_MOUTH.BOTTOM-FRT_MOUTH.TOP)/(FRT_MOUTH.RIGHT-FRT_MOUTH.LEFT)；

FRWH_MOUTH＝(FRT_MOUTH.RIGHT-FRT_MOUTH.LEFT)/(FRT_MOUTH.BOTTOM-FRT_MOUTH.TOP)；

FRHW_MOUTH為人臉圖像嘴部高寬比，F(xiàn)RWH_MOUTH為人臉圖像嘴部寬高比，F(xiàn)RT_MOUTH.BOTTOM為人臉圖像嘴部包圍盒下頂點(diǎn)，F(xiàn)RT_MOUTH.TOP為人臉圖像嘴部包圍盒上頂點(diǎn)，F(xiàn)RT_MOUTH.RI GHT為人臉圖像嘴部包圍盒右頂點(diǎn)，F(xiàn)RT_MOUTH.LEFT為人臉圖像嘴部包圍盒左頂點(diǎn)。

然后，根據(jù)人臉圖像嘴部寬高比FRWH_MOUTH和人臉模型嘴部寬高比 RWH_MOUTH，確定兩者的比值R1＝FRWH_MOUTH/RWH_MOUTH；

根據(jù)人臉圖像嘴部高寬比FRHW_MOUTH和人臉模型嘴部高寬比RHW_MOUTH，確定兩者的比值R2＝FRHW_MOUTH/RHW_MOUTH。

其中，R1或R2即作為第二調(diào)整參數(shù)。

具體的，一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)預(yù)設(shè)模型的面部主要器官進(jìn)行調(diào)整，包括：

獲取預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的m個(gè)器官向量點(diǎn)，其中面部主要器官由m個(gè)器官向量點(diǎn)組成；

根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)m個(gè)器官向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行處理獲得器官參數(shù)坐標(biāo)。

獲取預(yù)設(shè)模型面部主要器官的m個(gè)器官向量點(diǎn)后，根據(jù)R1來(lái)調(diào)整預(yù)設(shè)模型上面部器官特征點(diǎn)的坐標(biāo)，在x方向上做R1倍的伸縮。

在x方向做R1倍的伸縮后，將伸縮后的向量點(diǎn)坐標(biāo)稱(chēng)為器官參數(shù)坐標(biāo)。

具體的，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)預(yù)設(shè)模型的面部主要器官進(jìn)行調(diào)整包括：

獲取預(yù)設(shè)模型面部主要器官的m個(gè)器官向量點(diǎn)；

選取一個(gè)器官向量點(diǎn)作為器官初始坐標(biāo)；

根據(jù)器官初始坐標(biāo)和第二調(diào)整參數(shù)對(duì)m個(gè)器官向量點(diǎn)的當(dāng)前坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算。

其中，根據(jù)器官初始坐標(biāo)所處理的當(dāng)前坐標(biāo)可以是器官參數(shù)坐標(biāo)，也可以未經(jīng)過(guò)X方向上的伸縮的原始坐標(biāo)。當(dāng)所處理的坐標(biāo)可以是器官參數(shù)坐標(biāo)或原始坐標(biāo)時(shí)，對(duì)器官參數(shù)坐標(biāo)或原始坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到器官向量點(diǎn)坐標(biāo)。

具體的，在人臉模型上標(biāo)定面部主要器官上的任意一點(diǎn)為PMMi(i＝1，2，------，N)，確定面部器官初始坐標(biāo)為PCENTER1；

PCENTER1.x＝(RT_ORGAN.RIGHT+RT_ORGAN.LEFT)/2

PCENTER1.y＝(RT_ORGAN.BOTTOM+RT_ORGAN.TOP)/2，其中PCENTER1.x為PCENTER1在x方向上的坐標(biāo)分量，PCENTER1.y為PCENTER1在y方向上的坐標(biāo)分量，RT_ORGAN.RIGHT為RT_ORGAN的右頂點(diǎn)，RT_ORGAN.LEFT為RT_ORGAN的左頂點(diǎn)，RT_ORGAN.BOTTOM為RT_ORGAN的下頂點(diǎn)，RT_ORGAN.TOP為RT_ORGAN的上頂點(diǎn)；

然后，根據(jù)R2和器官初始坐標(biāo)確定人臉模型上面部主要器官的所有相量點(diǎn)的器官向量點(diǎn)坐標(biāo)，完成面部主要器官的所有點(diǎn)的調(diào)整，形成人臉模型。

PMMi.x＝PMMi.x

PMMi.y＝PCENTER1.y+R 2*(PMMi.y–PCENTER1.y)

PMMi.z＝PMMi.z，其中PMMi.x為PMMi在x方向上的坐標(biāo)分量，其中PMMi.y為PMMi在y方向上的坐標(biāo)分量，其中PMMi.z為PMMi在z方向上的坐標(biāo)分量。

在獲取一與人臉圖像匹配的人臉模型后，本發(fā)明實(shí)施例還需要根據(jù)人臉圖像對(duì)人臉模型進(jìn)行紋理貼圖處理，生成虛擬人物頭像。具體的，本發(fā)明實(shí)施例中，首先需要建立人臉模型上的向量點(diǎn)與人臉圖像上的向量點(diǎn)的映射關(guān)系，具體可根據(jù)所述人臉模型上的向量點(diǎn)坐標(biāo)和所述人臉圖像上的向量點(diǎn)坐標(biāo)，建立所述人臉模型和所述人臉圖像的向量點(diǎn)的映射關(guān)系，其中，可以理解的是，人臉模型上的向量點(diǎn)坐標(biāo)即為前述步驟調(diào)整后的得到的人臉模型的向量點(diǎn)的當(dāng)前坐標(biāo)，從而使得人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面一一對(duì)應(yīng)；然后根據(jù)人臉圖像上的向量面內(nèi)的顏色值，以及人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)人臉模型進(jìn)行紋理貼圖處理，生成虛擬人物頭像。

其中，由于前述步驟中已經(jīng)對(duì)人臉模型進(jìn)行了調(diào)整，因此，人臉模型的高寬比與人臉圖像的高寬比是相同的，因此，可將模型上的向量點(diǎn)映射到圖像上，從而建立人臉模型上的向量點(diǎn)與人臉圖像上的向量點(diǎn)的映射關(guān)系。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的是，人臉模型是由若干向量點(diǎn)組成的，至少三個(gè)向量點(diǎn)可確定一個(gè)向量面，如圖3所示的三角形向量面(簡(jiǎn)稱(chēng)三角面)。本發(fā)明以向量面為三角面予以說(shuō)明，但本發(fā)明不限于此。

需要說(shuō)明的是，預(yù)設(shè)模型與人臉模型上的各個(gè)向量點(diǎn)的數(shù)量和標(biāo)號(hào)是相同的，在對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整形成與人臉圖像匹配的人臉模型時(shí)，向量點(diǎn)的數(shù)量不會(huì)發(fā)生變化，每個(gè)向量點(diǎn)的標(biāo)號(hào)也不會(huì)發(fā)生變化，所需變化的是向量點(diǎn)的位置。

然后，建立人臉模型上的向量點(diǎn)與人臉圖像上的向量點(diǎn)的映射關(guān)系，形成人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的一一對(duì)應(yīng)。

需要說(shuō)明的是，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，也可以在獲取人臉圖像及一預(yù)設(shè)模型之后，先建立預(yù)設(shè)模型與人臉圖像上各向量點(diǎn)的映射關(guān)系，由于對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整形成人臉模型時(shí)，向量點(diǎn)的數(shù)量、每個(gè)向量點(diǎn)的標(biāo)號(hào)都不會(huì)發(fā)生變化，在建立預(yù)設(shè)模型與人臉圖像上向量點(diǎn)的映射關(guān)系后，即也可以建立對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整后形成的人臉模型與人臉圖像上向量點(diǎn)的映射關(guān)系。

因此，在建立預(yù)設(shè)模型與人臉圖像上的向量點(diǎn)的映射關(guān)系后，可以形成預(yù)設(shè)模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的一一對(duì)應(yīng)，同時(shí)也可以形成人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的一一對(duì)應(yīng)。

其中，建立人臉模型上的向量點(diǎn)與人臉圖像上的向量點(diǎn)的映射關(guān)系，從而使得人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面一一對(duì)應(yīng)，具體可以為：

根據(jù)人臉模型上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系建立人臉圖像上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系，從而形成人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的一一對(duì)應(yīng)。

根據(jù)人臉模型上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系建立人臉圖像上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系，例如人臉模型上向量點(diǎn)1、2和3之間互相連接形成一三角面，則相應(yīng)的人臉圖像上的向量點(diǎn)1＇、2＇和3＇之間同樣具有相互連接關(guān)系，向量點(diǎn)1＇、2＇和3＇形成一三角面。則人臉模型上向量點(diǎn)1、2和3形成的三角面與人臉圖像上向量點(diǎn)1＇、2＇和3＇形成的三角面同時(shí)建立了對(duì)應(yīng)關(guān)系。

需要說(shuō)明的是，也可以在獲取人臉圖像及一預(yù)設(shè)模型之后，根據(jù)預(yù)設(shè)模型上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系建立人臉圖像上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系，由于對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整形成人臉模型時(shí)，向量點(diǎn)的數(shù)量、每個(gè)向量點(diǎn)的標(biāo)號(hào)都不會(huì)發(fā)生變化，在根據(jù)預(yù)設(shè)模型上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系建立人臉圖像上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系后，可以形成人臉模型上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系與人臉圖像上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系的對(duì)應(yīng)。

在建立完映射關(guān)系后，根據(jù)人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將人臉圖像上的向量面內(nèi)的顏色值填充至相應(yīng)的人臉模型上的向量面內(nèi)，完成對(duì)人臉模型的紋理貼圖處理，生成虛擬人物頭像。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，在獲取一與人臉圖像匹配的人臉模型，且建立人臉模型上的向量點(diǎn)與人臉圖像上的向量點(diǎn)的映射關(guān)系，從而使得人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面一一對(duì)應(yīng)之后，還需要根據(jù)人臉圖像上的向量 面內(nèi)的顏色值，以及人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)人臉模型進(jìn)行紋理貼圖處理，生成虛擬人物頭像。

具體的，根據(jù)人臉模型創(chuàng)建一空白紋理；其中，空白紋理的向量面是與人臉模型上的向量面一一對(duì)應(yīng)的，進(jìn)而與人臉圖像上的向量面也是一一對(duì)應(yīng)的。

獲取人臉圖像上的向量面內(nèi)的顏色值，根據(jù)人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將人臉圖像上的向量面內(nèi)的顏色值設(shè)置到空白紋理的對(duì)應(yīng)向量面內(nèi)，形成一紋理貼圖；

將紋理貼圖與人臉模型進(jìn)行貼合處理，形成虛擬人物頭像。

具體的，根據(jù)人臉模型創(chuàng)建一由多個(gè)向量面組成的空白紋理，這里的向量面優(yōu)選三角面，其中空白紋理的各個(gè)向量面與人臉模型的各個(gè)向量面一一對(duì)應(yīng)。在創(chuàng)建空白紋理后，獲取人臉圖像上各個(gè)向量面內(nèi)的顏色值?？蛇x的，可對(duì)人臉圖像上各個(gè)向量面內(nèi)的顏色值計(jì)算平均值，獲取計(jì)算得到的各個(gè)向量面內(nèi)的平均顏色值，將該平均顏色值作為人臉圖像上各個(gè)向量面內(nèi)的顏色值。具體的，可獲取各個(gè)向量面內(nèi)的各個(gè)像素的顏色值，然后，對(duì)這些顏色值進(jìn)行平均值計(jì)算。然后，根據(jù)預(yù)先建立的人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將獲取的人臉圖像上的向量面內(nèi)的平均顏色值設(shè)置到空白紋理的對(duì)應(yīng)向量面內(nèi)，形成一紋理貼圖，然后將紋理貼圖與人臉模型進(jìn)行貼合處理，形成虛擬人物頭像。具體實(shí)現(xiàn)中，可以創(chuàng)建一個(gè)數(shù)組FaceColor[]來(lái)保存人臉圖像上每個(gè)向量面的顏色值，數(shù)組的大小與人臉模型的向量面以及人臉圖像的向量面的個(gè)數(shù)相同，即FaceColor[i]＝Ci，i＝0，1，---，N-1；N為模型三角面的個(gè)數(shù)，Ci為各個(gè)向量面的顏色值。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，為了簡(jiǎn)化運(yùn)算數(shù)量同時(shí)保證虛擬人物圖像的逼真度和協(xié)調(diào)性，針對(duì)人臉上的面部主要器官，采用上述實(shí)施例的空白紋理貼圖處理，而對(duì)于除了主要器官之外的人臉部分，可采用賦值的方法，即為這些部分設(shè)置顏色值，從而生成虛擬人物頭像。其中，所設(shè)置的顏色值可以是預(yù)先設(shè)定的，也可以是根據(jù)人臉圖像確定的。

具體實(shí)施中，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，還包括：

將獲取的與人臉圖像匹配的人臉模型進(jìn)行拆分，拆分后的人臉模型包括第一類(lèi)分模型和第二類(lèi)分模型，并記錄第一類(lèi)分模型上的向量面與人臉模型上的 向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系以及第二類(lèi)分模型上的向量面與人臉模型上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

這時(shí)，在根據(jù)人臉圖像上的向量面內(nèi)的顏色值，以及人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)人臉模型進(jìn)行紋理貼圖處理時(shí)，首先同樣根據(jù)人臉模型創(chuàng)建一空白紋理，空白紋理上的向量面與人臉模型上的向量面相對(duì)應(yīng)，然后，針對(duì)第一類(lèi)分模型，利用與上述實(shí)施例類(lèi)似的方法，根據(jù)人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以及記錄的第一類(lèi)分模型上的向量面與人臉模型上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲取人臉圖像上的與第一類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的向量面內(nèi)的顏色值，并將人臉圖像上的與第一類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的向量面內(nèi)的顏色值設(shè)置到空白紋理的與第一類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的向量面內(nèi)。舉例來(lái)說(shuō)，第一類(lèi)分模型可以至少包括器官模型，例如器官模型可以包括如圖8所示的面頰模型，眉毛模型，眼睛模型和嘴模型，眉毛模型、眼睛模型和嘴模型如圖9-11所示。這類(lèi)分模型的顏色差別較大，因此，按照人臉圖像上的第一類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的向量面的顏色值設(shè)置人臉模型上的第一類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值，可以有效保證人臉模型的逼真度和協(xié)調(diào)性。

而本實(shí)施例中第二類(lèi)分模型與人臉圖像上顏色區(qū)別不大的區(qū)域相對(duì)應(yīng)，人臉圖像上每個(gè)第二類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的區(qū)域上的顏色值基本相似，因此，可以為每個(gè)第二類(lèi)分模型設(shè)置一個(gè)顏色值，將該顏色值設(shè)置到空白紋理的對(duì)應(yīng)向量面內(nèi)，具體可以采用如下幾種方式：

其一，利用人臉圖像上與第一類(lèi)模型中的第一器官模型對(duì)應(yīng)的向量面的顏色來(lái)確定第二類(lèi)分模型的向量面的顏色值，該第一器官模型例如為臉頰模型。這是因?yàn)椋橆a部分的顏色比較均衡，接近臉部的其他區(qū)域。具體的，根據(jù)人臉圖像上的與第一器官模型的向量面對(duì)應(yīng)的向量面內(nèi)的顏色值，確定第二類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值；根據(jù)記錄的第二類(lèi)分模型上的向量面與人臉模型上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將確定的第二類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值設(shè)置到空白紋理的與第二類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的向量面內(nèi)。本發(fā)明實(shí)施例對(duì)如何根據(jù)人臉圖像上的與第一器官模型的向量面對(duì)應(yīng)的向量面內(nèi)的顏色值，確定第二類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值不做限定，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以進(jìn)行選擇。具體的，在第二類(lèi)分模型包括N個(gè)，其中N大于等于1的情況下，可以提取人臉圖像上的與第 一器官模型的向量面對(duì)應(yīng)的向量面內(nèi)的顏色值；將提取的顏色值轉(zhuǎn)化為灰度值；提取灰度值的最高值對(duì)應(yīng)的顏色值和灰度值的最低值對(duì)應(yīng)的顏色值；根據(jù)灰度值的最高值對(duì)應(yīng)的顏色值和灰度值的最低值對(duì)應(yīng)的顏色值，確定N個(gè)第二類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值。舉例說(shuō)明，假設(shè)灰度值最低的顏色值為C1，灰度值最高的顏色值為C2，有N個(gè)第二類(lèi)分模型，可以按照N個(gè)第二類(lèi)分模型的亮度要求，根據(jù)C1和C2確定各個(gè)第二類(lèi)分模型的顏色值。例如，亮度要求最高的第二類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值為C2，按照步長(zhǎng)遞減(C2-C1)/(N-1)，最低的第二類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值為C1，以此類(lèi)推。本發(fā)明實(shí)施例對(duì)如何根據(jù)C1和C2確定第二類(lèi)分模型的向量面顏色值不做限定，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以進(jìn)行選擇。

其二，預(yù)先設(shè)定好第二類(lèi)分模型上的向量面的顏色值，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)人臉數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果和經(jīng)驗(yàn)值等進(jìn)行預(yù)先設(shè)置，根據(jù)記錄的第二類(lèi)分模型上的向量面與人臉模型上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將預(yù)先設(shè)置的第二類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值設(shè)置到空白紋理的與第二類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的向量面內(nèi)。

其三，在第二類(lèi)分模型包括N個(gè)，其中N大于等于1的情況下，在人臉圖像上獲取N個(gè)顏色值，將獲取的N個(gè)顏色值轉(zhuǎn)化為N個(gè)灰度值；對(duì)N個(gè)灰度值按照灰度由大到小的順序進(jìn)行排序，獲得與N個(gè)灰度值對(duì)應(yīng)的依次排列的N個(gè)顏色值；按照N個(gè)第二類(lèi)分模型的亮度順序，將依次排列的N個(gè)顏色值分別一一對(duì)應(yīng)到N個(gè)第二類(lèi)分模型，分別確定為N個(gè)第二類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值；根據(jù)記錄的第二類(lèi)分模型上的向量面與人臉模型上的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將確定的第二類(lèi)分模型的向量面內(nèi)的顏色值設(shè)置到空白紋理的與第二類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的向量面內(nèi)。其中，N個(gè)第二類(lèi)分模型的亮度順序可以是預(yù)先設(shè)定好的，也可以是根據(jù)人臉圖像的相應(yīng)區(qū)域確定的。

在設(shè)置了空白紋理中的第一類(lèi)分模型和第二類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的向量面的顏色值后，形成了一張紋理貼圖，將所形成的紋理貼圖與人臉模型進(jìn)行貼合處理，從而形成虛擬了人物頭像。

需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例中，人臉圖像上的向量面內(nèi)的顏色值均可以是該向量面內(nèi)的像素顏色的平均值。

以下通過(guò)一個(gè)具體的實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明：

首先，將人臉模型上的向量點(diǎn)映射到人臉圖像上，從而形成人臉圖像上的向量面與人臉模型上的向量面上的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。

具體的，由于人臉圖像的RHWF與與人臉圖像匹配的人臉模型的高寬比RHWM是相同的，r＝(RTF.BOTTOM-RTF.TOP)/(RTM.BOTTOM-RTM.TOP)＝(RTF.RIGHT-RTF.LEFT)/(RTM.RIGHT-RTM.LEFT)；將模型上的向量點(diǎn)映射到圖像上，其方法為：

對(duì)于模型上任意一點(diǎn)PM，其在圖像上的坐標(biāo)PI為

PI.X＝PCENTER.X+r*(PM.X-PMCENTER.X)

PI.Y＝PCENTER.Y+r*(PM.Y-PMCENTER.Y)

參見(jiàn)圖15，圖15為依據(jù)人臉模型的三角面(向量面)映射到人臉圖像上的示意圖。

在人臉模型的基礎(chǔ)上對(duì)模型進(jìn)行拆分，拆分為兩類(lèi)分模型，第一類(lèi)分模型和第二類(lèi)分模型。分模型的作用是為了標(biāo)定特殊紋理的位置。分模型的分割原則是依據(jù)人臉的特征，及人臉顏色的一般規(guī)律。本實(shí)施例中，第一類(lèi)分模型包括器官模型，具體為眉毛模型，眼睛模型，嘴模型，臉部主要部分模型(臉頰模型)，其中，臉頰模型如圖8所示，眉毛模型、眼睛模型和嘴模型如圖9-11所示。第二類(lèi)分模型包括與頭部輪廓對(duì)應(yīng)的第一模型，與眼周對(duì)應(yīng)的第二模型和與額頭和顴骨對(duì)應(yīng)的第三模型。第一至第三模型分別如圖12～圖14所示。第一類(lèi)分模型和第二類(lèi)分模型相加組成了一完整的人臉模型。

將分出來(lái)的模型與人臉模型匹配，記錄下各個(gè)分模型在人臉模型上的位置，即記錄了分模型的向量面與人臉模型的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

假設(shè)人臉模型上有M個(gè)向量點(diǎn)，點(diǎn)的集合為V，向量點(diǎn)可表示為Pi，i＝0，1，2------，M-1；同時(shí)人臉模型上有N個(gè)向量面，向量面的集合為F，向量面可表示為Fi，i＝0，1，2------，N-1；向量面優(yōu)選三角面，每個(gè)三角面由三個(gè)向量點(diǎn)組成。

分模型都是人臉模型的子集，假如分拆后有K個(gè)分模型，對(duì)任意分模型，假如模型上有Mj，j＝1，2，---，K個(gè)向量點(diǎn)，點(diǎn)的集合為Vj，j＝1，2，---，K；其上任意一點(diǎn)為Pjm，m＝0，1，2，-----，Mm-1；并且Mm<M；即Vj是V的子集；同時(shí)分模型上有Nj個(gè)向量面，向量面的集合為Fn，n＝0，1， 2------，Nn-1；同樣，其中任意一個(gè)向量面為Fjn，n＝0，1，2，-----，Nn-1；

對(duì)于每一個(gè)分模型，都需要有兩個(gè)數(shù)組記錄該分模型與人臉模型向量點(diǎn)的對(duì)應(yīng)和向量面的對(duì)應(yīng)。記錄對(duì)應(yīng)向量點(diǎn)的數(shù)組為Vj[Mj]j＝1，2，---，K，數(shù)組的長(zhǎng)度為Mj；記錄對(duì)應(yīng)向量面的數(shù)組為Fj[Nj]j＝1，2，---，K，數(shù)組的長(zhǎng)度為Nj.記錄方法如下：

從分模型中任意取一點(diǎn)Pjm j＝1，2，---，K m＝0，1，2，-----，Mm-1(第j個(gè)模型，第m個(gè)點(diǎn))，與人臉模型中的向量點(diǎn)Pi，i＝0，1，2------，M-1；進(jìn)行比較，如果Pjm.x＝＝Pi.x并且Pjm.y＝＝Pi.y并且Pjm.z＝＝Pi.z，

則Vj[m]＝i，i＝0，1，2------，M-1。

從分模型中任意取一個(gè)向量面Fjn j＝1，2，---，K；n＝0，1，2，-----，Nn-1；與人臉模型中的向量面Fi進(jìn)行比較，如果組成向量面Fjn的向量點(diǎn)與向量面Fi組成的向量點(diǎn)相同，

則Fj[n]＝i j＝1，2，---，K；i＝0，1，2------，N-1；n＝0，1，2，-----，Nn-1。

生成一個(gè)與人臉模型對(duì)應(yīng)的空白紋理，向量面與人臉模型上的向量面相對(duì)應(yīng)。

對(duì)第一類(lèi)分模型，可以獲取人臉圖像上相應(yīng)向量面中的顏色值，將該顏色值設(shè)置在空白紋理上的與第一類(lèi)分模型對(duì)應(yīng)的向量面上。

為了對(duì)分模型上的向量面進(jìn)行紋理貼圖處理，可以建立用于保存向量面的顏色值的數(shù)組。具體的，與面頰模型、眉毛模型、眼睛模型和嘴模型對(duì)應(yīng)的人臉圖像上的用于保存各個(gè)向量面顏色的數(shù)組分別為：F_face[N_face]、F_brow[N_brow]，F(xiàn)_eye[N_eye]和眼F_mouth[N_mouth]，將人臉圖像上對(duì)應(yīng)向量面的顏色值保存在這些數(shù)組里，然后根據(jù)讀取這些數(shù)組中的顏色值，形成紋理貼圖，即將顏色值填充到空白紋理上，亦即將這些值賦予空白紋理的向量面顏色值數(shù)組中，形成紋理貼圖，進(jìn)而將貼圖貼合到人臉模型上，從而將顏色值賦予到人臉模型上的面部主要部分模型、眉毛模型、眼睛模型和嘴模型的向量面內(nèi)：

FaceColorD[F_face[i]]＝FaceColorS[F_face[i]]i＝0，1，----，N_face-1；

FaceColorD[F_brow[i]]＝FaceColorS[F_brow[i]]i＝0，1，----，N_brow-1；

FaceColorD[F_eye[i]]＝FaceColorS[F_eye[i]]i＝0，1，----，N_eye-1；

FaceColorD[F_mouth[i]]＝FaceColorS[F_mouth[i]]i＝0，1，----，N_mouth-1。

其中，F(xiàn)aceColorD[]為空白紋理的向量面的顏色值數(shù)組，F(xiàn)aceColorS[]為人臉模型上的向量面的顏色值數(shù)組。

針對(duì)第二類(lèi)分模型，對(duì)于利用人臉圖像上與臉頰模型對(duì)應(yīng)的向量面的顏色來(lái)確定第二類(lèi)分模型的向量面的顏色值。

在面部主要部分模型對(duì)應(yīng)的人臉圖像上的數(shù)組F_face[N_face]中選出顏色最暗的顏色值C1，顏色最亮的顏色值C2并計(jì)算二者的平均值C3。

其中選擇的方法如下：

將數(shù)組F_face[N_face]中的顏色值轉(zhuǎn)化為灰度值：

如顏色值Ci＝F_face[i]i＝0，1，----，N_face-1；

則灰度值Di＝0.299＊Ci.r+0.587＊Ci.g+0.114＊Ci.b，i＝0，1，----，N_face-1；

在Di中找出這些灰度值的最小值Dmin和最大值Dmax，并記錄下此時(shí)的顏色值Cmin和Cmax，

所以C1＝Cmin

C2＝Cmax

C3＝(C1+C2)/2

對(duì)于第一模型，第二模型和第三模型的數(shù)組分別為F_part1[N_part1]，F(xiàn)_part2[N_part2]和F_part3[N_part3]。按照三個(gè)模型的亮度順序，其中第一模型的亮度最低，第二模型的亮度中等，第三模型的亮度最高。

則有

FaceColorD[F_part1[i]]＝C1i＝0，1，----，N_part1-1；

FaceColorD[F_part2[i]]＝C3i＝0，1，----，N_part3-1；

FaceColorD[F_part3[i]]＝C2i＝0，1，----，N_part2-1。

顏色數(shù)組FaceColorD被設(shè)置完成后，再對(duì)空白紋理進(jìn)行顏色的設(shè)置。

將FaceColorD[i]的顏色值Ci賦給所有的空白紋理與其對(duì)應(yīng)的向量面上的所有像素點(diǎn)。此處i＝0，1，----，N-1。

對(duì)空白紋理設(shè)置完顏色值后，形成了紋理貼圖，在依據(jù)圖形圖像學(xué)里的方 式，對(duì)模型進(jìn)行紋理貼圖，從而完成人臉模型的紋理貼圖處理。

具體的，所生成的人臉模型可如圖16所示。

在本發(fā)明上述實(shí)施例中，建立人臉模型上的向量點(diǎn)與人臉圖像上的向量點(diǎn)的映射關(guān)系，從而使得人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面一一對(duì)應(yīng)，具體為：

根據(jù)人臉模型上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系建立人臉圖像上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系，從而形成人臉模型上的向量面與人臉圖像上的向量面的一一對(duì)應(yīng)。

根據(jù)人臉模型上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系建立人臉圖像上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系，例如人臉模型上向量點(diǎn)1、2和3之間互相連接形成一三角面，則相應(yīng)的人臉圖像上的向量點(diǎn)1、2和3之間同樣具有相互連接關(guān)系，向量點(diǎn)1、2和3形成一三角面。則人臉模型上向量點(diǎn)1、2和3形成的三角面與人臉圖像上向量點(diǎn)1、2和3形成的三角面同時(shí)建立了對(duì)應(yīng)關(guān)系。

需要說(shuō)明的是，也可以在獲取人臉圖像及一預(yù)設(shè)模型之后，根據(jù)預(yù)設(shè)模型上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系建立人臉圖像上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系，由于對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整形成人臉模型時(shí)，向量點(diǎn)的數(shù)量、每個(gè)向量點(diǎn)的標(biāo)號(hào)都不會(huì)發(fā)生變化，在根據(jù)預(yù)設(shè)模型上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系建立人臉圖像上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系后，可以形成人臉模型上的向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系與人臉圖像上向量點(diǎn)之間的連接關(guān)系的對(duì)應(yīng)。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種虛擬人物頭像生成裝置，包括：

獲取模塊，用于采集人臉圖像，獲取人臉圖像中的人臉特征點(diǎn)；

標(biāo)定模塊，用于根據(jù)人臉特征點(diǎn)標(biāo)定人臉圖像獲取面部特征區(qū)域；

調(diào)整模塊，用于根據(jù)面部特征區(qū)域調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與人臉圖像匹配的人臉模型；

生成模塊，用于對(duì)與人臉圖像匹配的人臉模型進(jìn)行紋理貼圖，生成虛擬人物頭像。

其中，第一獲取模塊中的人臉特征點(diǎn)包括用于表征人臉圖像中面部輪廓的面部輪廓特征點(diǎn)和用于表征人臉圖像中面部器官的面部器官特征點(diǎn)；

標(biāo)定模塊進(jìn)一步用于：

獲取面部輪廓特征點(diǎn)和面部器官特征點(diǎn)；

根據(jù)面部輪廓特征點(diǎn)和面部器官特征點(diǎn)劃定面部特征區(qū)域。

其中，調(diào)整模塊進(jìn)一步用于：

根據(jù)劃定的面部特征區(qū)域，獲得面部特征區(qū)域的第二特征值；

根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型，并對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整以獲取與人臉圖像匹配的人臉模型，或者，根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值調(diào)整預(yù)設(shè)模型以獲取與人臉圖像匹配的人臉模型。

其中，調(diào)整模塊包括：

選擇子模塊，用于根據(jù)面部特征區(qū)域的第二特征值，從預(yù)設(shè)的模型庫(kù)中選擇滿(mǎn)足第一預(yù)設(shè)條件的模型，作為與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型；第一預(yù)設(shè)條件包括：模型特征區(qū)域的第一特征值與第二特征值的差值小于預(yù)設(shè)閾值或者在模型庫(kù)中的模型中，模型特征區(qū)域的第一特征值最接近第二特征值；

第一計(jì)算子模塊，用于根據(jù)第二特征值和與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值，計(jì)算第一調(diào)整參數(shù)，第一調(diào)整參數(shù)為第二特征值與與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值的比值；

第一調(diào)整子模塊，用于根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整。

其中，調(diào)整模塊包括：

第二計(jì)算子模塊，用于根據(jù)第二特征值和預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的第一特征值，計(jì)算第一調(diào)整參數(shù)，第一調(diào)整參數(shù)為第二特征值與與人臉圖像匹配的預(yù)設(shè)模型的第一特征值的比值；

第二調(diào)整子模塊，用于根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整。

其中，預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的第一特征值為預(yù)先設(shè)定的或者通過(guò)選擇子模塊獲取的，選擇子模塊進(jìn)一步用于：

獲取用于表征預(yù)設(shè)模型中模型輪廓的模型輪廓特征點(diǎn)和用于表征預(yù)設(shè)模型中模型器官的模型器官特征點(diǎn)；

根據(jù)模型輪廓特征點(diǎn)和模型器官特征點(diǎn)劃定預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域；

根據(jù)劃定的模型特征區(qū)域獲得模型特征區(qū)域的第一特征值；

其中，第一調(diào)整子模塊或第二調(diào)整子模塊包括：

獲取單元，用于獲取預(yù)設(shè)模型的n個(gè)模型向量點(diǎn)，其中，預(yù)設(shè)模型由n個(gè)模型向量點(diǎn)組成；

處理單元，用于根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)。

其中，第一調(diào)整子模塊或第二調(diào)整子模塊還包括：

設(shè)定單元，用于在處理單元根據(jù)第一調(diào)整參數(shù)對(duì)n個(gè)模型向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理獲得模型參數(shù)坐標(biāo)之后，設(shè)定一個(gè)模型向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)為模型初始坐標(biāo)；

第一換算單元，用于根據(jù)模型初始坐標(biāo)對(duì)預(yù)設(shè)模型的模型輪廓特征點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到模型向量點(diǎn)坐標(biāo)。

其中，第一調(diào)整子模塊或第二調(diào)整子模塊還包括：

選取單元，用于選取人臉圖像上的一個(gè)圖像向量點(diǎn)的圖像坐標(biāo)作為圖像初始坐標(biāo)；

第二換算單元，用于根據(jù)圖像初始坐標(biāo)對(duì)人臉圖像的面部輪廓特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)；

約束處理單元，用于根據(jù)圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)和模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域進(jìn)行約束處理。

其中，約束處理單元包括：

第一子單元，用于選取預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域中的一個(gè)向量點(diǎn)，根據(jù)選取的向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)，確定向量點(diǎn)的縱向比值；

第二子單元，用于根據(jù)縱向比值，在模型向量點(diǎn)坐標(biāo)中確定縱向坐標(biāo)值與縱向比值最接近的兩組模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)縱向比值和兩組模型向量點(diǎn)坐標(biāo)，確定預(yù)設(shè)模型的橫向比值，以及，根據(jù)縱向比值，在圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)中確定縱向坐標(biāo)值與縱向比值最接近的兩組圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)縱向比值和兩組圖像向量點(diǎn)坐標(biāo)，確定人臉圖像的橫向比值；

第三子單元，用于計(jì)算人臉圖像的橫向比值和預(yù)設(shè)模型的橫向比值的比值；

第四子單元，用于根據(jù)比值，對(duì)預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的向量點(diǎn)的模型參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行伸縮處理。

其中，第一特征值為預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的寬高比值，第二特征值為 人臉圖像的面部特征區(qū)域的寬高比值；或者

第一特征值為預(yù)設(shè)模型的模型特征區(qū)域的高寬比值，第二特征值為人臉圖像的面部特征區(qū)域的高寬比值。

其中，調(diào)整模塊進(jìn)一步用于：

從預(yù)設(shè)模型中獲取面部主要器官；

根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)面部主要器官進(jìn)行調(diào)整。

其中，調(diào)整模塊還包括：

第一獲取子模塊，用于獲取人臉圖像上的面部主要器官的第三特征值以及預(yù)設(shè)模型上的面部主要器官的第四特征值；

第三計(jì)算子模塊，用于根據(jù)第三特征值和第四特征值，計(jì)算第二調(diào)整參數(shù)，第二調(diào)整參數(shù)為第三特征值和第四特征值的比值；

第二獲取子模塊，用于獲取預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的m個(gè)器官向量點(diǎn)，其中面部主要器官由m個(gè)器官向量點(diǎn)組成；

處理子模塊，用于根據(jù)第二調(diào)整參數(shù)對(duì)m個(gè)器官向量點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行處理獲得器官參數(shù)坐標(biāo)。

其中，調(diào)整模塊還包括：

第三獲取子模塊，用于獲取人臉圖像上的面部主要器官的第三特征值以及預(yù)設(shè)模型上的面部主要器官的第四特征值；

第四計(jì)算子模塊，用于根據(jù)第三特征值和第四特征值，計(jì)算第二調(diào)整參數(shù)，第二調(diào)整參數(shù)為第三特征值和第四特征值的比值；

選取子模塊，用于選取預(yù)設(shè)模型上的一個(gè)器官向量點(diǎn)作為器官初始坐標(biāo)；

換算子模塊，用于根據(jù)器官初始坐標(biāo)和第二調(diào)整參數(shù)對(duì)器官參數(shù)坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)換算得到器官向量點(diǎn)坐標(biāo)。

其中，第三特征值為人臉圖像的面部主要器官的寬高比值，第四特征值為預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的寬高比值；或者

第三特征值為人臉圖像的面部主要器官的高寬比值，第四特征值為預(yù)設(shè)模型的面部主要器官的高寬比值。

其中，生成模塊進(jìn)一步用于：

根據(jù)人臉模型上的向量點(diǎn)坐標(biāo)和人臉圖像上的向量點(diǎn)坐標(biāo)，建立人臉模型 和人臉圖像的向量點(diǎn)的映射關(guān)系，根據(jù)映射關(guān)系進(jìn)行紋理貼圖處理。

本發(fā)明實(shí)施例虛擬人物頭像生成方法，通過(guò)獲取人臉圖像的人臉特征點(diǎn)，利用人臉特征點(diǎn)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行調(diào)整，獲取與人臉匹配的3d人臉模型，并通過(guò)處理人臉圖像，利用人臉圖像的向量面與人臉模型的向量面的對(duì)應(yīng)關(guān)系，形成，形成新的紋理貼圖，將新的紋理貼圖與人臉模型匹配，形成新的虛擬人物頭像，一方面這種方式生成的新的虛擬人物圖像可以有效保證所生成的新的人物頭像與虛擬人物身體各部分的協(xié)調(diào)，另一方面還能夠?qū)⑿纬傻男碌娜宋镱^像與不同的虛擬人物身體模型結(jié)合，形成不同的人物，提高趣味性。本發(fā)明實(shí)施例方案簡(jiǎn)單，人工處理量小，適用于要求簡(jiǎn)單且快速的建模需求。

需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例提供的虛擬人物頭像生成裝置是應(yīng)用上述方法的裝置，則上述方法的所有實(shí)施例均適用于該裝置，且均能達(dá)到相同或相似的有益效果。

以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。