一种基于深度学习的头发分割方法

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专利状态

一种基于深度学习的头发分割方法

有效

专利申请进度

申请

2017-06-22

申请公布

2017-09-29

授权

2020-09-08

预估到期

2037-06-22

专利基础信息

申请号	CN201710482239.0	申请日	2017-06-22
申请公布号	CN107220990A	申请公布日	2017-09-29
授权公布号	CN107220990B	授权公告日	2020-09-08
分类号	G06T7/143;G06K9/00
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	成都品果科技有限公司
申请人地址	四川省成都市高新区世纪城南路216号

专利法律状态

2020-09-08

授权

状态信息

授权
2017-10-27

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06T7/143；申请日:20170622
2017-09-29

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开一种基于深度学习的头发分割方法，包括步骤S100获取原始图像；S200对原始图像进行人脸检测，得到人脸关键点；S300利用人脸关键点生成人脸关键部位描述图；S400将原始图像和人脸关键部位描述图合并，获得4通道图像；S500将所述4通道图像输入卷积神经网络模型，通过卷积神经网络模型推断出每个像素点是头发的概率，从而获得头发概率图；S600利用头发概率图对原始图像进行头发分割。本发明能够有效避免传统分割方法的不足，达到较好的头发分割效果，不需要人工干预，实现自动分割；能够对任意分辨率的图像进行分割；占用内存小，运行速度快。

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