[发明专利]自动分割头发的方法及其系统

权利要求书

1.一种自动分割头发的方法，其特征在于，包括：

步骤1，对训练集中图像和待分割的图像进行人脸检测，以从图像中提取的人脸部分的扩展图像作为后续处理的对象，并确定所述对象中人脸的姿态；

步骤2，对于训练集中的图像，根据各个图像中标记的头发像素点建立通用头发特征统计模型，并依据所述图像中人脸的姿态对所述图像进行分类，对于每一姿态类别，根据姿态类别中各个图像中标记的头发像素点统计位置先验模型，所述位置先验模型包含各个像素位于头发区域中的位置先验概率，所述通用头发特征统计模型表示各种人在各种情况下的头发的共性特征；

步骤3，确定分割单位，按所述分割单位对待分割的图像进行划分，根据待分割的图像的人脸的姿态确定所述待分割的图像所属的姿态类别，依据通用头发特征统计模型和所属姿态类别的位置先验模型从划分的部分中选择头发种子和背景种子；

步骤4，对所述头发种子建立待分割图像对应的头发特征统计模型，对所述背景种子建立待分割图像对应的背景特征统计模型；

步骤5，根据所述待分割图像的头发特征统计模型和背景特征统计模型，以及所属姿态类别的位置先验模型对所述待分割的图像进行头发分割。

2.如权利要求1所述的自动分割头发的方法，其特征在于，

所述步骤3中分割单位为区域；

所述步骤3中依据通用头发特征统计模型和所属姿态类别的位置先验模型从划分的部分中选择头发种子和背景种子进一步为，

步骤21，对于每个区域，以区域中各个像素的位置先验概率的数值平均值为所述区域的位置先验概率，以区域中各个像素的头发特征的数值平均值作为区域的特征数值，计算区域的特征数值在通用头发特征统计模型下的条件概率；

步骤22，依据区域的位置先验概率和区域的特征数值在通用头发特征统计模型下的条件概率，通过贝叶斯方法计算所述区域作为头发区域的后验概率；

步骤23，依据所述后验概率从分割的区域中选择头发种子和背景种子。

3.如权利要求1所述的自动分割头发的方法，其特征在于，

所述步骤3中分割单位为像素；

所述步骤3中依据通用头发特征统计模型和所属姿态类别的位置先验模型从划分的部分中选择头发种子和背景种子进一步为，

步骤31，对于每个像素，以像素的位置先验概率的数值为所述像素的位置先验概率，以像素的头发特征的数值作为像素的特征数值，计算像素的特征数值在通用头发特征统计模型下的条件概率；

步骤32，依据像素的位置先验概率和像素的特征数值在通用头发特征统计模型下的条件概率，通过贝叶斯方法计算像素作为头发区域的后验概率；

步骤33，依据所述后验概率从待分割图像的像素中选择头发种子和背景种子。

4.如权利要求2所述的自动分割头发的方法，其特征在于，

所述步骤23进一步为，

步骤41，将所有分割单位依据后验概率的数值由高到低进行排序；

步骤42，对有序的分割单位的序列，从序列的第一个分割单位开始，依次选择当前分割单位之后的分割单位，直至所选分割单位的总像素数目超过n，将所选分割单位作为头发种子；从序列的最后一个分割单位开始，依次选择当前分割单位之前的分割单位，直至所选的分割单位的总像素数目超过m，将所选分割单位作为背景种子；n和m分别为预设数值。

5.如权利要求2所述的自动分割头发的方法，其特征在于，

所述步骤23进一步为，

步骤51，选择后验概率大于第一预设阈值的区域为头发种子；

步骤52，选择后验概率小于第二预设阈值的区域为背景种子。

6.如权利要求1所述的自动分割头发的方法，其特征在于，

所述步骤1和所述步骤2间还包括：

步骤61，对训练集中图像和待分割的图像进行归一化。