[发明专利]一种基于深度学习的头发分割方法有效
| 申请号： | 201710482239.0 | 申请日： | 2017-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN107220990B | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 黄亮 | 申请（专利权）人： | 成都品果科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/143 | 分类号： | G06T7/143;G06K9/00 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 黎祖琴 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的头发分割方法，包括步骤S100获取原始图像；S200对原始图像进行人脸检测，得到人脸关键点；S300利用人脸关键点生成人脸关键部位描述图；S400将原始图像和人脸关键部位描述图合并，获得4通道图像；S500将所述4通道图像输入卷积神经网络模型，通过卷积神经网络模型推断出每个像素点是头发的概率，从而获得头发概率图；S600利用头发概率图对原始图像进行头发分割。本发明能够有效避免传统分割方法的不足，达到较好的头发分割效果，不需要人工干预，实现自动分割；能够对任意分辨率的图像进行分割；占用内存小，运行速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 头发 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的头发分割方法，其特征在于，包括步骤：S100获取原始图像；S200对原始图像进行人脸检测，得到人脸关键点；S300利用人脸关键点生成人脸关键部位描述图；S400将原始图像和人脸关键部位描述图合并，获得4通道图像；S500将所述4通道图像输入卷积神经网络模型，通过卷积神经网络模型推断出每个像素点是头发的概率，从而获得头发概率图；S600利用头发概率图对原始图像进行头发分割。
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