[发明专利]人脸遮挡物去除及其模型构建的方法、设备及介质在审
| 申请号： | 201711244466.6 | 申请日： | 2017-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN108205659A | 公开（公告）日： | 2018-06-26 |
| 发明（设计）人： | 朱烽;赵瑞 | 申请（专利权）人： | 深圳市深网视界科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00 |
| 代理公司： | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 | 代理人： | 石伍军;张鹏 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸遮挡物去除及其模型构建的方法、设备及介质，该人脸遮挡物去除模型的构建方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多张真实无遮挡人脸图像与被遮挡人脸图像；将真实无遮挡人脸图像与被遮挡人脸图像进行预处理；将经过预处理的被遮挡人脸图像输入生成网络，以得到对应于被遮挡人脸图像的仿真无遮挡人脸图像；将仿真无遮挡人脸图像与经过预处理的真实无遮挡人脸图像共同输入对抗网络进行区别分类，并更新生成网络和对抗网络的参数数值；重复第三和第四步骤，直至达到预定目标后记录参数数据。本发明不需要人工设计特征提取方式，图像的特征表示为人工神经网络的自动学习，扩展性好，模型可扩展用于任何类型的人脸遮挡物。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸图像 无遮挡 人脸遮挡 预处理 遮挡 去除 训练数据集 模型构建 网络 人工神经网络 特征提取方式 记录参数 人工设计 输入生成 特征表示 预定目标 自动学习 扩展性 可扩展 对抗 构建 图像 分类 重复 更新 | ||
【主权项】：
1.一种人脸遮挡物去除模型的构建方法，其特征在于，该构建方法基于生成对抗网络所形成，所述生成对抗网络包括生成网络及对所述生成网络进行调优的对抗网络，该构建方法包括以下步骤：1)获取训练数据集，所述训练数据集包括多张真实无遮挡人脸图像与被遮挡人脸图像；2)将所述真实无遮挡人脸图像与所述被遮挡人脸图像进行预处理；3)将经过预处理的所述被遮挡人脸图像输入所述生成网络，以得到对应于所述被遮挡人脸图像的仿真无遮挡人脸图像；4)将所述仿真无遮挡人脸图像与经过预处理的所述真实无遮挡人脸图像共同输入所述对抗网络，以让所述对抗网络对其进行区别分类，并更新生成网络和对抗网络的参数数值；5)重复第3)和第4)两个步骤，直至达到预定目标后，记录并保存此时的所述生成网络的网络结构与参数数值，并将其作为所述人脸遮挡物去除模型的网络结构与参数数值。
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