[发明专利]视频人脸分割方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频人脸分割方法，其特征在于，包括：

获取样本图像，并对所述样本图像进行预处理，得到真值图像，将所述真值图像输入到图像处理模型中，其中，所述图像处理模型包括四层特征分支；

在第一层特征分支中，按照预设倍数对所述真值图像进行滤波处理，得到滤波结果，并将所述滤波结果进行叠加，得到第一图像特征；

在第二层特征分支中，将所述第一图像特征与所述真值图像进行差异化处理，得到第二图像特征；

将所述第二图像特征分别经过第三层特征分支和第四层特征分支的图像分辨率缩减处理，得到第三图像特征和第四图像特征；

基于注意力机制，计算出所述第三图像特征和所述第四图像特征的注意力矩阵，并基于所述注意力矩阵进行特征融合，得到增强图像特征；

计算所述增强图像特征与所述真值图像的损失值，若所述损失值达到预设阈值时，得到训练好的图像处理模型；

获取待处理视频，并对所述待处理视频进行逐帧提取，得到初始图像，并将所述初始图像输入到所述训练好的图像处理模型中进行图像分割处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的视频人脸分割方法，其特征在于，所述获取样本图像，并对所述样本图像进行预处理，得到真值图像，将所述真值图像输入到图像处理模型中，包括：

获取所述样本图像，并对所述样本图像进行归一化处理，得到归一化图像；

按照预设的图像尺寸，对所述归一化图像进行尺寸调整，得到真值图像，并将所述真值图像输入到所述图像处理模型中。

3.根据权利要求1所述的视频人脸分割方法，其特征在于，所述在第一层特征分支中，按照预设倍数对所述真值图像进行滤波处理，得到滤波结果，并将所述滤波结果进行叠加，得到第一图像特征，包括：

在所述第一层特征分支中，通过对所述真值图像进行标签预处理，得到图像特征；

采用拉普拉斯变换的方式，按照所述预设倍数对所述真值图像进行滤波处理，得到滤波结果，并对所述滤波结果进行叠加，得到边缘细节金字塔特征；

计算所述边缘细节金字塔特征与所述真值图像的损失值，得到第一损失值；

若所述第一损失值未达到第一预设阈值时，则更新所述第一层特征分支对应参数，以重新进行第一层特征分支的图像处理，若所述第一损失值达到第一预设阈值时，将所述边缘细节金字塔特征作为所述第一图像特征。

4.根据权利要求3所述的视频人脸分割方法，其特征在于，所述采用拉普拉斯变换的方式，按照所述预设倍数对所述真值图像进行滤波处理，得到滤波结果，并对所述滤波结果进行叠加，得到边缘细节金字塔特征，包括：

获取多个不同预设倍数，采用拉普拉斯变换的方式，分别按照所述预设倍数对所述真值图像进行卷积处理，得到多个所述预设倍数对应的边缘细节特征；

采用插值计算的方式，将多个所述预设倍数对应的边缘细节特征按照预设权重进行叠加计算到同一图像分辨率下，得到所述边缘细节金字塔特征。

5.根据权利要求1所述的视频人脸分割方法，其特征在于，所述在第二层特征分支中，将所述第一图像特征与所述真值图像进行差异化处理，得到第二图像特征，包括：

在所述第二层特征分支中，对所述第一图像特征进行图像分辨率缩减处理，得到分辨率处理特征；

计算所述分辨率缩减处理特征与所述真值图像的损失值，得到第二损失值；

若所述第二损失值未达到第二预设阈值时，则更新所述第一层特征分支对应参数和所述第二层特征分支对应参数，并重新将所述真值图像经过第一层特征分支和第二层特征分支处理，直至所述所述第二损失值达到所述第二预设阈值，将所述分辨率处理特征作为所述第二图像特征。