買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜中國科學院軟件研究所申請的專利二維到三維人臉表情遷移方法、電子裝置及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114926581B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210430797.3，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權二維到三維人臉表情遷移方法、電子裝置及存儲介質是由白澤琛;陳輝;姚乃明;王宏安設計研發完成，并于2022-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本二維到三維人臉表情遷移方法、電子裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種二維到三維人臉表情遷移方法、電子裝置及存儲介質，屬于計算機視覺領域。該方法包括：獲取真實交互場景下的二維人臉圖像作為源表情表示，虛擬交互場景下的三維人臉形變模型作為目標三維人臉表情表示；為二維人臉圖像提取人臉三維參數；基于人臉三維參數中的表情參數，通過融合變形系數估計模型獲取目標表情的融合變形系數；依據所得目標表情融合變形系數驅動三維人臉模型生成目標表情表示。本發明能夠有效提取人臉表情相關參數，緩解人臉表情從二維空間到三維空間的跨維度難題；將表情參數變換至目標融合變形系數，保證了該方法的廣泛適用性。本方法可實現準確、快速的人臉表情遷移，可用于提升動畫師在進行三維人臉建模與創作過程中的工作效率。

本發明授權二維到三維人臉表情遷移方法、電子裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種二維到三維人臉表情遷移方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取真實交互場景下的二維人臉圖像，作為源表情表示；獲取虛擬交互場景下的三維人臉形變模型，作為目標三維人臉表情表示；采用預先訓練的人臉三維參數提取模型，對所述二維人臉圖像進行人臉三維參數提取；所述人臉三維參數包括身份參數、表情參數、相機參數；將所述二維人臉圖像對應的所述表情參數輸入一個預先訓練的融合變形系數估計模型，獲得融合變形系數；將所述融合變形系數輸入三維建模軟件，驅動所述三維人臉形變模型，獲得目標三維人臉表情表示，具有與所述二維人臉圖像一致的表情；所述融合變形系數估計模型是一種神經網絡模型，采用如下方式訓練得到：采集虛擬樣本訓練集，所述虛擬樣本訓練集包含多組部分隨機生成的融合變形系數，以及與之對應的虛擬交互場景內的虛擬人臉圖像與虛擬人臉表情參數；采用所述虛擬樣本訓練集，訓練得到所述融合變形系數估計模型；其中，采用所述虛擬樣本訓練集，訓練得到所述融合變形系數估計模型，包括：將所述虛擬人臉表情參數輸入待訓練的融合變形系數估計模型，獲得預估的虛擬人臉融合變形系數；根據所述部分隨機生成的融合變形系數、所述預估的虛擬人臉融合變形系數、預設的損失函數，對所述待訓練的融合變形系數估計模型的神經網絡參數進行迭代優化，得到所述融合變形系數估計模型；所述融合變形系數估計模型包含兩層全連接層以及一個激活函數層，用于實現非線性變換的操作，考慮到融合變形系數的數值一定是介于0～1的范圍之間，模型最后一層額外設置一個截斷層將上一層輸出的范圍之外的數值進行截斷操作；通過計算模型預測估計的融合變形系數和數據集中原有的部分隨機生成融合變形系數之間的差異，得到損失量，然后通過梯度反向傳播算法，優化融合變形系數估計模型中的權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院軟件研究所，其通訊地址為：100190 北京市海淀區中關村南四街4號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。