[发明专利]基于神经网络的头发区域提取方法及系统有效
| 申请号： | 201811057452.8 | 申请日： | 2018-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN109359527B | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 陈继;王鼎 | 申请（专利权）人： | 杭州格像科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/34 |
| 代理公司： | 北京维澳专利代理有限公司 11252 | 代理人： | 王立民;贾博雍 |
| 地址： | 310026 浙江省杭州市西湖区文*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的头发区域提取方法，包括：获取待处理图像；逐层地对待处理图像进行卷积运算，并分别提取各卷积层所输出的图像特征，所述图像特征包括浅层特征和深层特征；根据图像特征以及预先训练的人脸先验卷积网络，提取人脸先验特征；根据图像特征、人脸先验特征以及预先训练的头发分割卷积网络，生成头发掩模图。本发明是从易于得到的且规模较大的人脸样本中学习人脸先验特征，再与图像的浅层和深层特征拟合头发分割函数，具体是通过两步融合的方式将人脸先验特征融合到头发分割网络中，以此约束头发分割网络在小规模样本中的学习，从而能够有效降低头发区域提取模型的规模和训练难度，并提升泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 头发 区域 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的头发区域提取方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；逐层地对待处理图像进行卷积运算，并分别提取各卷积层所输出的图像特征，所述图像特征包括浅层特征和深层特征；根据图像特征以及预先训练的人脸先验卷积网络，提取人脸先验特征；根据图像特征、人脸先验特征以及预先训练的头发分割卷积网络，生成头发掩模图。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州格像科技有限公司，未经杭州格像科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811057452.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种人脸姿态估计方法、装置和设备
- 下一篇：一种人脸识别神经网络
