[发明专利]一种基于多任务深度学习的无绿幕人像实时抠图算法有效
| 申请号： | 202110748585.5 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113408471B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 林强;俞定国;马小雨 | 申请（专利权）人： | 浙江传媒学院 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V40/10;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06T5/00;G06T5/30 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 陈升华 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务深度学习的无绿幕人像实时抠图算法，包括：原始数据集二分类调整，输入包含人像信息的图像或视频，预处理；构建人体目标检测深度学习网络，通过深度残差神经网络提取图像特征，并通过逻辑回归得到人像前景扩展候选框ROI Box和扩展候选框中的人像三元图trimap；构建人像Alpha掩码抠图深度学习网络，通过编码器共享机制有效地加速了网络的计算过程，并通过端到端的方式输出人像前景Aplha掩码预测结果实现了人像抠图效果。本方法在人像抠图过程中，成功摆脱了绿幕的使用限制，其次抠图过程中不需要提供人工标注的人像三元图，只需提供原始图像或者视频即可，给用户的使用提供了极大的便利。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 深度 学习 无绿幕 人像 实时 算法 | ||
【主权项】：
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