技术摘要：
本申请公开了一种高精度人脸形状库的构建方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉领域。该方法包括：获取第一脸型基，第一脸型基是通过第一精度人脸数据和第二精度人脸数据得到的人脸形状基；通过第一脸型基与第一拟合误差构建第二脸型基；通过第一脸型基对扰动数  全部
背景技术：
3DMM(3D  Morphable  Model，三维形变模型)库用于为三维(3Dimensions，3D)人脸 重建提供标准人脸模型。 以巴塞尔人脸模型(Basel  Face  Model，BFM)为例，通过高精度的三维扫描仪采集 原始人脸数据，在得到原始人脸数据之后，通过非刚性配准(non-rigid  registration，又 被命名为non-rigid  icp或nricp)对应原始人脸数据进行注册，即可得到在特定模型下与 原始人脸数据相似的人脸网格，然后通过主成分分析技术对得到的人脸网格进行处理，构 建出BFM形状库。 在上述技术方案中，BFM形状库需要采集大量的高精度人脸数据，使得构建3DMM人 脸形状库的过程较为困难。
技术实现要素：
本申请实施例提供了一种高精度人脸形状库的构建方法、装置、设备及存储介质， 结合第一脸型基和第二脸型基构建高精度的人脸形状库，降低了3DMM人脸形状库的构建难 度。所述技术方案如下： 根据本申请的一方面，提供了一种高精度人脸形状库的构建方法，所述方法包括： 获取第一脸型基，所述第一脸型基是通过第一精度人脸数据和第二精度人脸数据 得到的人脸形状基；所述第一精度人脸数据的精度高于所述第二精度人脸数据； 通过所述第一脸型基与第一拟合误差构建第二脸型基，所述第一拟合误差是所述 第一脸型基与扩充数据拟合时产生的误差信息，所述扩充数据是基于所述第一精度人脸数 据和所述第二精度人脸数据进行扩充后得到的； 通过所述第一脸型基对扰动数据进行拟合得到第二拟合误差，所述扰动数据是基 于所述扩充数据进行扰动处理后得到的；通过所述第二脸型基对所述第二拟合误差进行拟 合，得到所述第二脸型基的第三拟合误差； 根据所述第二拟合误差和所述第三拟合误差，对扩充后的第一拟合误差进行迭代 更新，根据结束迭代时得到的第二脸型基和所述第一脸型基构建所述高精度人脸形状库。 根据本申请的另一方面，提供了一种高精度人脸形状库的构建装置，所述装置包 括： 数据获取模块，用于获取第一脸型基，所述第一脸型基是通过第一精度人脸数据 和第二精度人脸数据得到的人脸形状基；所述第一精度人脸数据的精度高于所述第二精度 人脸数据； 构建模块，用于通过所述第一脸型基与第一拟合误差构建第二脸型基，所述第一 5 CN 111581411 A 说　明　书 2/20 页 拟合误差是所述第一脸型基与扩充数据拟合时产生的误差信息，所述扩充数据是基于所述 第一精度人脸数据和所述第二精度人脸数据进行扩充后得到的； 数据拟合模块，用于通过所述第一脸型基对扰动数据进行拟合得到第二拟合误 差，所述扰动数据是基于所述扩充数据进行扰动处理后得到的；通过所述第二脸型基对所 述第二拟合误差进行拟合，得到所述第二脸型基的第三拟合误差； 迭代更新模块，用于根据所述第二拟合误差和所述第三拟合误差，对扩充后的第 一拟合误差进行迭代更新，根据结束迭代时得到的第二脸型基和所述第一脸型基构建所述 高精度人脸形状库。 根据本申请的另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和 存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一 条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述 方面所述的高精度人脸形状库的构建方法。 根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中 存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段 程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的高精度人脸形状 库的构建方法。 根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在 计算机上运行时，使得计算机执行如上述方面所述的高精度人脸形状库的构建方法。 本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括: 本申请实施例基于残差数据的思想，通过第一脸型基构建第二脸型基，根据第一 脸型基对应的第二拟合误差和第二脸型基对应的第三拟合误差，对扩后的第一拟合误差进 行迭代更新，根据在迭代结束时得到的第二脸型基和第一脸型基构建高精度人脸形状库。 本申请实施例结合第二脸型基和第一脸型基构建人脸形状库，在保证构建的人脸形状库具 有高精度的前提下，降低对第一精度人脸数据(具有较高精度的人脸数据)的需求量，以此 降低高精度人脸型形状库的构建难度，并提高了高精度人脸形状库的构建效率。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。 图1是本申请一个示例性实施例提供的高精度人脸形状库的构建方法的原理示意 图； 图2示出了本申请一个示例性实施例提供的计算机系统的框架图； 图3示出了本申请一个示例性实施例提供的高精度人脸形状库的构建方法的流程 图； 图4示出了本申请另一个示例性实施例提供的高精度人脸形状库的构建方法的流 程图； 图5是一个示例性实施例提供的第三方人脸数据的贴合过程的示意图； 6 CN 111581411 A 说　明　书 3/20 页 图6是一个示例性实施例提供的人脸数据的数据扩充过程的示意图； 图7是本申请一个示例性实施例提供的基于高精度人脸形状库计算目标人脸的方 法的流程图； 图8是一个示例性示例提供的人脸形状拟合效果的对比图； 图9是本申请一个示例性实施例提供的高精度人脸形状库的构建流程图； 图10是本申请一个示例性实施例提供的高精度人脸形状库的构建装置的结构框 图； 图11示出了本申请一个示例性实施例提供的服务器的装置结构示意图。