(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210820228.X (22)申请日 2022.07.13 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 何辰立　陆进　陈丹　刘玉宇　 肖京　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 专利代理师 麦广林 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06V 40/16(2022.01) (54)发明名称 基于二维关键点的三维模型建立方法、 计算 机及存储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 其 实施例提供了 基于二维关键点的三维模型建立方法、 计算机及 存储介质， 该方法包括以下步骤： 获取目标二维 人脸图像； 通过目标二维人脸关键点识别模型对 目标二维人脸图像进行预测处理得到包括目标 关键点的第一关键点图像； 将目标二维人脸图像 进行三维重建处理， 得到三维纹理图像； 根据三 维纹理图像的纹理贴图坐标数据对第一关键点 图像中的关键点坐标进行坐标转换处理， 得到基 于纹理贴图坐标数据的第二关键点图像； 根据第 二关键点图像和三维纹理图像建立得到目标三 维人脸模型。 能够提高绑定三维人脸模型中对应 的点位的准确性， 使 得建立的三维人脸模型更加 贴近真实使用场景。 权利要求书2页 说明书11页 附图5页 CN 115375835 A 2022.11.22 CN 115375835 A 1.一种基于二维关键点的三维模型建立方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标二维人脸图像； 通过目标二维人脸关键点识别模型对所述目标二维人脸图像进行预测处理， 得到包括 目标关键点的第一关键点图像， 所述目标关键点的坐标信息与所述目标二维人脸图像中的 目标关键点的坐标信息对应； 将所述目标二维人脸图像进行三维重建处 理， 得到三维纹 理图像； 根据所述三维纹理图像的纹理贴图坐标数据对第一关键点图像中的关键点坐标进行 坐标转换处 理， 得到基于所述纹 理贴图坐标 数据的第二关键点图像； 根据所述第二关键点图像和所述 三维纹理图像建立得到目标三维人脸模型。 2.根据权利要求1所述的基于二维关键点的三维模型建立方法， 其特征在于， 所述通过 二维人脸关键点识别模型对所述目标二 维人脸图像进 行预测处理， 得到包括目标关键点的 第一关键点图像之前， 包括： 获取二维人脸图像的关键点公开数据集； 根据所述目标二维人脸图像的关键点公开数据集对所述二维人脸关键点识别模型进 行训练， 得到所述目标二维人脸关键点识别模型。 3.根据权利要求1所述的基于二维关键点的三维模型建立方法， 其特征在于， 所述获取 目标二维人脸图像之前， 所述方法包括： 获取二维图像， 所述 二维图像包括若干个人像信息； 通过人脸生成模块对所述 二维图像进行 人脸提取处理， 得到目标二维人脸图像。 4.根据权利要求3所述的基于二维关键点的三维模型建立方法， 其特征在于， 所述通过 人脸生成模块对所述 二维图像进行 人脸提取处理， 得到目标二维人脸图像， 包括： 通过人脸生成模块对所述 二维图像进行 人脸提取处理， 得到二维人脸图像； 对所述二维人脸图像进行识别处 理， 得到正 脸无遮挡的目标二维人脸图像。 5.根据权利要求3所述的基于二维关键点的三维模型建立方法， 其特征在于， 所述根据 所述第二关键点图像和所述 三维纹理图像建立得到目标三维人脸模型包括： 将所述第二关键点图像贴至所述第一 三维人脸模型， 得到第二 三维人脸模型； 从所述第二 三维人脸模型确定所述目标关键点； 根据所述第二三维人脸模型上的目标关键点将所述三维纹理图像贴至所述第二三维 人脸模型， 得到目标三维人脸模型。 6.根据权利要求1所述的基于二维关键点的三维模型建立方法， 其特征在于， 所述通过 目标二维人脸关键点识别模型对所述目标二 维人脸图像进 行预测处理， 得到包括目标关键 点的第一关键点图像包括： 将所述目标二维人脸图像输入至目标二维人脸关键点识别模型， 得到由所述目标二维 人脸关键点识别模型输出的目标关键点； 在与所述目标二维人脸图像的坐标一致的全黑图像中将所述目标关键点进行涂白处 理， 得到第一关键点图像。 7.根据权利要求6所述的基于二维关键点的三维模型建立方法， 其特征在于， 所述根据 所述第二关键点图像和所述 三维纹理图像建立得到目标三维人脸模型包括： 将所述第二关键点图像贴至所述第一 三维人脸模型， 得到第二 三维人脸模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375835 A 2将所述第二 三维人脸模型中RGB值 最大的点确定所述目标关键点； 根据所述第二三维人脸模型上的目标关键点将所述三维纹理图像贴至所述第二三维 人脸模型， 得到目标三维人脸模型。 8.一种基于二维关键点的三维模型建立装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取目标二维人脸图像； 预测模块， 用于通过目标二维人脸关键点识别模型对所述目标二维人脸图像进行预测 处理， 得到包括目标关键点的第一关键点图像， 所述 目标关键点的坐标信息与所述 目标二 维人脸图像中的目标关键点的坐标信息对应； 重建模块， 用于将所述目标二维人脸图像进行三维重建处 理， 得到三维纹 理图像； 转换模块， 用于根据 所述三维纹理图像的纹理贴图坐标数据对第 一关键点图像中的关 键点坐标进行坐标转换处 理， 得到基于所述纹 理贴图坐标 数据的第二关键点图像； 建立模块， 用于根据 所述第二关键点图像和所述三维纹理图像建立得到目标三维人脸 模型。 9.一种计算机， 包括： 存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机 程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任意一项所述 的基于二维关键点的三维模型建立方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机可执行指令， 所述计算机可执行指令用于 执行权利要求1至7任意 一项所述的基于二维关键点的三维模型建立方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375835 A 3