[发明专利]基于深度学习的人脸图片实时高光去除方法及装置有效
| 申请号： | 201810327486.8 | 申请日： | 2018-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN108596062B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 徐枫;王至博;刘烨斌 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/36;G06K9/20 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人脸图片实时高光去除方法及装置，其中，方法包括：通过人脸拟合方法从人脸图片中提取人脸区域；从人脸区域中提取人脸高光分布图，以建立人脸图片与人脸高光分布图构成的数据集；通过深度学习生成对抗网络，并通过数据集对对抗网络训练，以获取去除高光网络模型；通过去除高光网络模型去除人脸图片的高光，以得到人脸图片的高光去除结果。该方法能够在去除高光的同时输出具有很强真实感的图片，简单易实现，应用范围广。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图片 实时 去除 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的人脸图片实时高光去除方法，其特征在于，包括以下步骤：通过人脸拟合方法从人脸图片中提取人脸区域；从所述人脸区域中提取人脸高光分布图，以建立所述人脸图片与所述脸高光分布图构成的数据集；通过深度学习生成对抗网络，并通过所述数据集对所述对抗网络训练，以获取去除高光网络模型；以及通过所述高光去除网络模型去除所述人脸图片的高光，以得到所述人脸图片的高光去除结果。
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