[发明专利]人脸妆容去除方法

权利要求书

1.一种人脸妆容去除方法，其特征在于，所述方法包括：

基于预设的形状保持网络并且根据待测化妆人脸图像，获取所述待测化妆人脸图像对应的形状信息；

基于预设的纹理风格迁移网络并且根据所述待测化妆人脸图像，获取所述待测化妆人脸图像对应的无妆纹理风格信息；

基于预设的融合网络并且根据所述形状信息与所述无妆纹理风格信息，获取所述待测化妆人脸图像对应的无妆人脸图像；

其中，所述形状保持网络、所述纹理风格迁移网络和所述融合网络均是利用机器学习算法构建的卷积神经网络；

其中，训练数据库包括化妆人脸图像样本以及分别与每个所述化妆人脸图像样本对应的无妆人脸图像样本，在“获取所述待测化妆人脸图像对应的无妆纹理风格信息”的步骤之前，所述方法还包括：

以所述化妆人脸图像样本中预设人脸关键点的位置信息为参照信息并且根据该化妆人脸图像样本对应的无妆人脸图像样本中所述人脸关键点的位置信息对所述无妆人脸图像样本进行变形，得到第一无妆人脸图像；

分别对所述化妆人脸图像样本及其对应的第一无妆人脸图像进行图像分割，并且将从所述第一无妆人脸图像中分割出的图像反贴至所述化妆人脸图像样本中相应的分割区域，得到第二无妆人脸图像；

基于所述化妆人脸图像样本及其对应的第二无妆人脸图像对所述纹理风格迁移网络进行网络训练；

其中，所述纹理风格迁移网络还包括第一特征提取网络、生成对抗网络和迁移网络，所述第一特征提取网络用于对所述迁移网络所获取的所述化妆人脸图像样本对应的无妆纹理风格信息进行特征提取并且将提取结果作为假样本，以及用于对所述第二无妆人脸图像进行特征提取并且将提取结果作为真样本；所述生成对抗网络用于根据所述假样本与所述真样本判断所述无妆纹理风格信息的真假。

2.根据权利要求1所述的人脸妆容去除方法，其特征在于，在“基于预设的形状保持网络并且根据待测化妆人脸图像，获取所述待测化妆人脸图像对应的形状信息”的步骤之前，所述方法还包括：

对预设训练数据库中每个化妆人脸图像样本进行UV映射得到所述每个化妆人脸图像样本对应的UV关联场；

基于所述化妆人脸图像样本及其对应的UV关联场并且根据下式所示的形状保持网络损失函数L_shape训练所述形状保持网络：

其中，所述表示基于I^A在概率分布下的期望，所述I^A表示所述化妆人脸图像样本，所述SNet表示所述形状保持网络，所述S表示所述I^A对应的UV关联场，所述|| ||₁表示1范数。

3.根据权利要求2所述的人脸妆容去除方法，其特征在于，所述迁移网络配置为获取化妆人脸图像对应的无妆纹理风格信息，“获取所述待测化妆人脸图像对应的无妆纹理风格信息”的步骤包括：

通过所述迁移网络获取所述待测化妆人脸图像对应的无妆纹理风格信息。

4.根据权利要求1所述的人脸妆容去除方法，其特征在于，“基于所述化妆人脸图像样本及其对应的第二无妆人脸图像对所述纹理风格迁移网络进行网络训练”的步骤包括：

基于所述化妆人脸图像样本及其对应的第二无妆人脸图像并且根据下式所示的损失函数L_总1训练所述纹理风格迁移网络：

L_总1＝L_style+L_T

其中，所述L_style为所述纹理风格迁移网络中迁移网络对应的损失函数，所述L_T为所述纹理风格迁移网络中生成对抗网络对应的损失函数。