一種將靜止人臉圖片轉化為視頻的方法、系統(tǒng)及移動終端的制作方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及通信終端技術領域，更具體地說，是涉及一種將靜止人臉圖片轉化為視頻的方法、系統(tǒng)及移動終端。
【背景技術】
[0002]隨著微信小視頻的普及，小視頻錄制的各類應用開始產生，其中一個方向是小視頻的自拍，在自拍的時候并不是每個人都有演技，但是每個人都有表演欲望，其中一種比較有樂趣的方式就是通過獲取一張自己的照片，然后通過面部識別，將面部局部進行扭曲，就能模擬出仿真的效果，如果使用自己的照片，甚至可以加入人機互動，進一步的提升使用的趣味性。

【發(fā)明內容】

[0003]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術中的上述缺陷，提供一種通過較精確的獲取五官的位置，然后通過模擬拉伸面部局部就可模擬面部的表情的將靜止人臉圖片轉化為視頻的方法、系統(tǒng)及移動終端。
[0004]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的技術方案如下:一種將靜止人臉圖片轉化為視頻的方法，該方法包括以下步驟:
[0005]移動終端拍攝一張相片作為輸入，拍攝過程中獲取人臉面部的距離信息；
[0006]通過人臉識別技術識別面部區(qū)域及五官位置坐標，并利用上述獲取到的人臉面部距離信息，過濾掉不屬于面部的區(qū)域；
[0007]選定一面部區(qū)域，并設定一時間長度，在該時間長度內將面部五官的部分區(qū)域進行拉伸，將拉伸過程中產生的幀進行合成，形成一個視頻。
[0008]作為優(yōu)選的，在移動終端拍攝一張相片作為輸入，拍攝過程中獲取人臉面部的距離信息的步驟中，獲取人臉面部的距離信息的具體方法為:
[0009]通過使用雙攝像頭，當相機對焦之后，通過雙攝像頭測算出人臉面部的距離信息。
[0010]作為優(yōu)選的，所述通過人臉識別技術識別面部區(qū)域及五官位置坐標，并利用上述獲取到的人臉面部距離信息，過濾掉不屬于面部的區(qū)域的步驟中，面部區(qū)域坐標是通過膚色來進行判斷確定，五官位置坐標是先獲取眼睛的位置，然后以眼睛位置為基準，通過3D建模確定其他五官的位置坐標。
[0011]作為優(yōu)選的，所述通過人臉識別技術識別面部區(qū)域及五官位置坐標，并利用上述獲取到的人臉面部距離信息，過濾掉不屬于面部的區(qū)域的步驟中，過濾掉不屬于面部區(qū)域的方法為:
[0012]設定一個距離的閾值，以面部區(qū)域作為距離判斷的起始位置，如果距離超出了閾值，則不屬于面部，將其過濾掉。
[0013]作為優(yōu)選的，在選定一面部區(qū)域，并設定一時間長度，在該時間長度內將面部五官的部分區(qū)域進行拉伸，將拉伸過程中產生的幀進行合成，形成一個視頻的步驟中，將面部五官的部分區(qū)域進行拉伸的具體方法為:
[0014]將待拉伸的五官面部區(qū)域按設定倍數(shù)進行拉伸，然后按照某一個方向將原來的像素點等比例的進行復制，填充到目標區(qū)域中，并裁剪掉超出范圍的部分。
[0015]本發(fā)明還提供一種將靜止人臉圖片轉化為視頻的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括:
[0016]數(shù)據(jù)采集模塊，用于移動終端拍攝一張相片作為輸入，拍攝過程中獲取人臉面部的距離信息；
[0017]人臉識別模塊，用于通過人臉識別技術識別面部區(qū)域及五官位置坐標，并利用上述獲取到的人臉面部距離信息，過濾掉不屬于面部的區(qū)域；
[0018]視頻生成模塊，用于選定一面部區(qū)域，并設定一時間長度，在該時間長度內將面部五官的部分區(qū)域進行拉伸，將拉伸過程中產生的幀進行合成，形成一個視頻。
[0019]作為優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括雙攝像頭，通過使用雙攝像頭，當相機對焦之后，通過雙攝像頭測算出人臉面部的距離信息。
[0020]作為優(yōu)選的，所述人臉識別模塊包括位置坐標確定模塊和過濾模塊；
[0021]所述位置坐標確定模塊，用于確定面部區(qū)域坐標以及五官位置坐標；
[0022]所述過濾模塊，用于設定一個距離的閾值，以面部區(qū)域作為距離判斷的起始位置，如果距離超出了閾值，則不屬于面部，將其過濾掉。
[0023]作為優(yōu)選的，所述位置坐標確定模塊包括面部區(qū)域坐標確定模塊和五官位置坐標確定模塊，
[0024]所述面部區(qū)域坐標確定模塊是通過膚色來進行判斷確定；
[0025]所述五官位置坐標確定模塊是先獲取眼睛的位置，然后以眼睛位置為基準，通過3D建模確定其他五官的位置坐標。
[0026]作為優(yōu)選的，所述視頻生成模塊包括拉伸模塊，所述拉伸模塊用于設定一個距離的閾值，以面部區(qū)域作為距離判斷的起始位置，如果距離超出了閾值，則不屬于面部，將其過濾掉。
[0027]本發(fā)明還提供一種移動終端，包括上述的將靜止人臉圖片轉化為視頻的系統(tǒng)。
[0028]與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果在于:
[0029]1、運用本發(fā)明之后，用戶在通過移動終端拍攝一張照片，然后識別人臉區(qū)域，通過較精確的獲取五官的位置，然后通過模擬拉伸面部局部就可以模擬面部的表情，就可以通過該張相片生成一段視頻，大大增加了用戶使用時的趣味性。
[0030]2、本發(fā)明通過等比例像素復制的方法，在人臉區(qū)域進行拉伸后，按照某一個方向將原來的像素點進行復制，填充到目標區(qū)域中，裁剪掉超出范圍的部分，從而實現(xiàn)對五官區(qū)域的拉伸，為圖片視頻化提供了基礎和依據(jù)。
【附圖說明】
[0031]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0032]圖1是本發(fā)明實施例一提供的將靜止人臉圖片轉化為視頻的方法流程圖；
[0033]圖2是本發(fā)明實施例二提供的將靜止人臉圖片轉化為視頻的方法流程圖；
[0034]圖3是本發(fā)明實施例三提供的將靜止人臉圖片轉化為視頻的系統(tǒng)結構框圖；
[0035]圖4是本發(fā)明實施例四提供的將靜止人臉圖片轉化為視頻的系統(tǒng)結構框圖。
【具體實施方式】
[0036]為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0037]實施例一
[0038]本發(fā)明的實施例一提供了一種將靜止人臉圖片轉化為視頻的方法，下面結合附圖對本實施例進行詳細說明。圖1是本發(fā)明實施例一的方法流程圖，請參考圖1，本發(fā)明實施例的方法包括以下步驟:
[0039]步驟S101、移動終端拍攝一張相片作為輸入，拍攝過程中獲取人臉面部的距離信息;
[0040]步驟SlOl中，目前通過硬件獲取距離信息的方式主要是通過使用雙攝像頭的硬件，當相機對焦之后，硬件就能夠測算出距離；
[0041]步驟S102、通過人臉識別技術識別面部區(qū)域及五官位置坐標，并利用上述獲取到的人臉面部距離信息，過濾掉不屬于面部的區(qū)域；面部相對來說可以看做是一個凹凸的平面，但是整個面部的相對距離都是在一個范圍之內的，鼻子不可能長出臉一大截，因此將面部區(qū)域內超出范圍的像素過濾掉可以起到精確識別的作用；
[0042]步驟S103、選定一面部區(qū)域，并設定一時間長度，在該時間長度內將面部五官的部分區(qū)域進行拉伸，將拉伸過程中產生的幀進行合成，形成一個視頻。
[0043]步驟S103中，面部表情的本質是面部肌肉收縮，使得面部部分拉伸或者收縮，產生了表情的效果，視頻中的效果。
[0044]運用本發(fā)明之后，用戶在通過移動終端拍攝一張照片，然后識別人臉區(qū)域，通過較精確的獲取五官的位置，然后通過模擬拉伸面部局部就可以模擬面部的表情，就可以通過該張相片生成一段視頻，大大增加了用戶使用時的趣味性，大大提升了用戶的使用體驗。
[0045]實施例二
[0046]本發(fā)明的實施例二提供了一種將靜止人臉圖片轉化為視頻的方法，是在實施例一的基礎之上進行的改進。圖2是本發(fā)明實施例二的方法流程圖，請參考圖2，本發(fā)明實施例的方法包括以下步驟:
[0047]步驟S201、移動終端拍攝一張相片作為輸入，拍攝過程中獲取人臉面部的距離信息;
[0048]步驟S202中，目前通過硬件獲取距離信息的方式主要是通過使用雙攝像頭的硬件，當相機對焦之后，硬件就能夠測算出距離；
[0049]步驟S203、通過人臉識別技術識別面部區(qū)域及五官位置坐標，并利用上述獲取到的人臉面部距離信息，過濾掉不屬于面部的區(qū)域；面部相對來說可以看做是一個凹凸的平面，但是整個面部的相對距離都是在一個范圍之內的，鼻子不可能長出臉一大截，因此將面部區(qū)域內超出范圍的像素過濾掉可以起到精確識別的作用；面部區(qū)域坐標是通過膚色來進行判斷確定，五官位置坐標是先獲取眼睛的位置，然后以眼睛位置為基準，通過3D建模確定其他五官的位置坐標；
[0050]步驟S204、過濾掉不屬于面部區(qū)域，設定一個距離的閾值，以面部區(qū)域作為距離判斷的起始位置，如果距離超出了閾值，則不屬于面部，將其過濾掉。
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