本发明涉及人工智能图像处理，具体涉及一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法和系统。
背景技术：
1、随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习在图像处理领域的广泛应用，ai换脸技术逐渐成为热点。该技术通过提取目标人物与替换人物的面部特征，并进行高精度的映射与合成，能够在不改变原视频或图像背景的前提下，实现人脸的自然替换。然而，现有的ai换脸技术在实际应用中仍存在面部特征提取不精确、映射效果不自然等问题，影响了最终换脸效果的真实性和可信度。因此，亟需一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法和系统解决此问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：
3、第一方面，本发明实施例公开了一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，包括：
4、s100.采集原始人像图像和目标人像图像；
5、s200.运用深度学习算法，对所述原始人像图像和目标人像图像进行特征提取；
6、s300.基于提取的特征，采用匹配算法，获取原始人像和目标人像之间的最佳匹配点；
7、s400.根据所述最佳匹配点，将原始人像的特征与目标人像的特征进行融合和合成，生成换脸后的图像；
8、s500.对合成后的图像进行优化和处理，输出最终的换脸结果。
9、进一步地，s100中，采集原始人像图像和目标人像图像的具体方法包括：通过图像采集设备或从现有的图像数据库中获取原始人像图像和目标人像图像，所述原始人像图像和目标人像图像分辨率不低于1920×1080像素。
10、进一步地，s200中，运用深度学习算法，对所述原始人像图像和目标人像图像进行特征提取，具体方法包括：采用卷积神经网络作为深度学习算法，对所述原始人像图像和目标人像图像进行特征提取，所述特征至少包括面部轮廓、五官形状、肤色、纹理。
11、进一步地，对所述原始人像图像和目标人像图像进行特征提取，所述特征至少包括面部轮廓、五官形状、肤色、纹理，其中，面部轮廓包括通过检测图像中面部的边缘和曲线，获取面部的整体形状信息；五官形状特征包括获取眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等五官的形状和大小；肤色特征包括肤色的色调、饱和度和亮度信息；纹理特征包括皮肤的粗糙度、细腻度。
12、进一步地，s300中，基于提取的特征，采用匹配算法，获取原始人像和目标人像之间的最佳匹配点，具体方法包括：采用欧式距离和余弦相似度的计算方法，找到原始人像和目标人像之间的最佳匹配点。
13、进一步地，对于三维空间中的两个特征向量x＝(x1，x2，...，xn)和y＝(g1,g2,...,gn)，所述欧式距离d(x,y)公式为：
14、
15、进一步地,对于两个特征向量a＝(a1,a2,...,an)和b＝(b1,b2,...,bn)，余弦相似度公式为：
16、
17、其中，a·b表示向量a和b的点积，|a|和|b|分别表示向量a和b的模。
18、进一步地,s400中，采用图像融合算法将原始人像的特征与目标人像的特征进行融合，具体方法包括：
19、特征提取；使用图像处理技术或深度学习模型从原始人像和目标人像中提取关键特征；
20、权重确定；根据融合目标和需求，为原始人像和目标人像的对应特征分配权重；
21、加权融合；根据确定的权重，对原始人像和目标人像的对应特征进行加权处理。
22、进一步地,s400中，在融合过程中，使用光照模型来模拟和匹配目标人像的光照条件，通过估计光源的位置、强度和颜色，并相应地调整融合图像中的像素值，对于特征区域内部，需要根据目标人像的局部光照条件进行微调。
23、第二方面，本发明实施例公开了一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，包括：图像采集单元、特征提取单元、最佳匹配点获取单元、图像融合单元和图像优化单元；其中：
24、图像采集单元，用于采集原始人像图像和目标人像图像；
25、特征提取单元，用于运用深度学习算法，对所述原始人像图像和目标人像图像进行特征提取；
26、最佳匹配点获取单元，用于基于提取的特征，采用匹配算法，获取原始人像和目标人像之间的最佳匹配点；
27、图像融合单元，用于根据所述最佳匹配点，将原始人像的特征与目标人像的特征进行融合和合成，生成换脸后的图像；
28、图像优化单元，用于对合成后的图像进行优化和处理，输出最终的换脸结果。
29、本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
30、本发明实施例公开了一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，包括：s100.采集原始人像图像和目标人像图像；s200.运用深度学习算法，对所述原始人像图像和目标人像图像进行特征提取；s300.基于提取的特征，采用匹配算法，获取原始人像和目标人像之间的最佳匹配点；s400.根据所述最佳匹配点，将原始人像的特征与目标人像的特征进行融合和合成，生成换脸后的图像；s500.对合成后的图像进行优化和处理，输出最终的换脸结果。本发明公开的方法能够生成自然、逼真、无明显瑕疵的换脸图像，在相似度、自然度和用户满意度等方面均有显著提升。
31、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
1.一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于，s100中，采集原始人像图像和目标人像图像的具体方法包括：通过图像采集设备或从现有的图像数据库中获取原始人像图像和目标人像图像，所述原始人像图像和目标人像图像分辨率不低于1920×1080像素。
3.如权利要求1所述的一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于，s200中，运用深度学习算法，对所述原始人像图像和目标人像图像进行特征提取，具体方法包括：采用卷积神经网络作为深度学习算法，对所述原始人像图像和目标人像图像进行特征提取，所述特征至少包括面部轮廓、五官形状、肤色、纹理。
4.如权利要求2所述的一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于，对所述原始人像图像和目标人像图像进行特征提取，所述特征至少包括面部轮廓、五官形状、肤色、纹理，其中，面部轮廓包括通过检测图像中面部的边缘和曲线，获取面部的整体形状信息；五官形状特征包括获取眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等五官的形状和大小；肤色特征包括肤色的色调、饱和度和亮度信息；纹理特征包括皮肤的粗糙度、细腻度。
5.如权利要求1所述的一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于，s300中，基于提取的特征，采用匹配算法，获取原始人像和目标人像之间的最佳匹配点，具体方法包括：采用欧式距离和余弦相似度的计算方法，找到原始人像和目标人像之间的最佳匹配点。
6.如权利要求4所述的一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于，对于三维空间中的两个特征向量x＝(x1，x2，...，xn)和y＝(y1，y2，...，yn)，所述欧式距离d(x,y)公式为：
7.如权利要求4所述的一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于,对于两个特征向量a＝(a1，a2，...，an)和b＝(b1，b2，...，bn)，余弦相似度公式为：
8.如权利要求1所述的一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于,s400中，采用图像融合算法将原始人像的特征与目标人像的特征进行融合，具体方法包括：
9.如权利要求1所述的一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于,s400中，在融合过程中，使用光照模型来模拟和匹配目标人像的光照条件，通过估计光源的位置、强度和颜色，并相应地调整融合图像中的像素值，对于特征区域内部，需要根据目标人像的局部光照条件进行微调。
10.一种基于特征提取的ai人像换脸处理方法，其特征在于,包括：图像采集单元、特征提取单元、最佳匹配点获取单元、图像融合单元和图像优化单元；其中：
