[发明专利]一种将生活照处理成证件照的方法及装置

权利要求书

1.一种将生活照处理成证件照的方法，其特征在于，包括：

采集样本数据，其中，所述样本数据包括人体的生活照图像和对应的证件照图像；

对样本数据进行预处理，将人体的生活照图像中的人体与背景进行分割，提取人体部分的图像；

建立对抗网络模型，搭建生成器、判别器和分类器；

将所述人体部分的图像及证件照图像作为输入样本，对生成器、判别器和分类器进行迭代训练，根据损失函数值调节对抗网络模型的参数，直至损失函数值达到设定值，得到训练完成的对抗网络模型；

获取待测生活照样本，输入至训练完成的对抗网络模型进行处理，得到所述待测生活照样本对应的证件照。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对样本数据进行预处理，包括：

对采集的人体的生活照图像进行筛选，筛选得到包含人体正脸的生活照图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将人体的生活照图像中的人体与背景进行分割，提取人体部分的图像，包括：

通过UNet模型对采集到的生活照图像进行前景和背景的分割，提取人体部分的图像，其中，前景为生活照图像中的人体部分，背景为生活照图像中的背景部分。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过UNet模型对采集到的生活照图像进行前景和背景的分割，提取人体部分的图像，包括：

将所述生活照图像输入UNet模型，其中，UNet模型以卷积模块的编码解码器构成，利用编码解码器对生活照图像的原图像进行编码，对图像进行层层的特征提取，通过卷积结构提取生活照图像中的人体部分的信息；经过多层的反卷积，对提取到的特征进行解码，并加入编码过程中丢失的信息，生成与原图像尺寸相同的图像，分割出人体的轮廓，得到人体部分的图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成器采用编码解码的形式，为全卷积结构，用于将输入的生活照图像先下采样到低维度，进一步上采样到原始分辨率，生成证件照图像；

所述判别器采用马尔科夫性的判别器，用于判断生成的证件照图像与生活照图像本人是否匹配；其中，输入包括两种类型：原始生活照图像及生成的证件照图像，原始生活照图像及真实的证件照图像；输出为0表示两者不匹配，输出1表示两者匹配；

所述分类器由多层卷积模块组成，用于对生成的证件照图像的类别进行判断，其中，所述分类器为二分类器，0表示是生成器生成的伪图像，1表示是真实的证件照图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对生成器、判别器和分类器进行迭代训练的过程为：

将所述人体部分的图像作为输入样本输入生成器，训练生成器，得到生成的证件照图像；

输入真实的证件照图像和人体的生活照图像，设置对应的标签值为1训练判别器，得到真实的证件照图像和人体的生活照图像的匹配程度概率；

输入生成的证件照图像和人体的生活照图像，设置对应的标签值为0训练判别器，得到生成的证件照图像和人体的生活照图像的匹配程度概率；

输入真实的证件照图像，设置对应的标签值为1，训练分类器，得到真实证件照图像的类别概率；

输入生成的证件照图像，设置对应的标签值为0，训练分类器，得到生成证件照图像的类别概率；

根据真实的证件照图像和人体的生活照图像的匹配程度概率、生成的证件照图像和人体的生活照图像的匹配程度概率，计算判别器的损失函数值；

根据真实证件照图像的类别概率、生成证件照图像的类别概率，计算分类器的损失函数值；

根据判别器的损失函数值，更新判别器模型参数值；

根据分类器的损失函数值，更新分类器模型参数值；

根据生成的证件照图像和人体的生活照图像的匹配程度概率、生成证件照图像的类别概率，计算生成器的损失函数值；

根据生成器的损失函数值，更新生成器的模型参数值。