CN107220990A - 一种基于深度学习的头发分割方法 - Google Patents

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Abstract

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。

Description

一种基于深度学习的头发分割方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的头发分割方法。
背景技术
图像分割一直是计算机视觉领域比较重要的一个分支，现如今应用最广的是一些交互式的分割方法如grabcut等基于图的分割方法，这些方法需要手动指定一部分前背景种子点，而手机设备上要有好的用户体验的话要求尽量自动化；grabcut等图割方法仅仅使用颜色信息以及空间信息进行分割，缺少高层语义上的分割与理解。
头发分割属于图像分割中的一种情况，发型的复杂性、颜色的多变、纹理的不确定性、亮度的不确定性等使得传统的图割的方法并不能很好地分割头发。而现有的头发分割方法使头发分割的效果差，无法明确的分割出头发区域；无法实现自动分割，需要人工干预；无法对任意分辨率的图像进行头发分割；占用内存大，运行速度慢。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于深度学习的头发分割方法，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。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：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。
进一步的是，步骤S300中，利用人脸关键点建立对于人脸器官以及轮廓的二值蒙版图，并由所述二值蒙版图作为人脸关键部位描述图。
进一步的是，在所述卷积神经网络模型的训练过程中，通过人工标定多组人脸图片作为训练样本训练卷积神经网络模型。
进一步的是，所述卷积神经网络模型包括卷积层、Maxpooling层、Unpooling层、Add层和SoftMax层；模型简单、占用空间小且运算速度快。
进一步的是，在所述卷积神经网络模型的卷积层引入ReLU激活函数，加快计算速度。
进一步的是，利用头发概率图，通过最小化能量函数对原始图像进行头发分割，最小化能量函数公式为：
其中，yi为推断的头发概率图，为卷积神经网络模型中标定的头发概率图，m为总的训练样本数。
采用本技术方案的有益效果：
通过人脸关键部位描述图作为卷积神经网络模型，增强卷积神经网络模型对人头部区域的理解能力，从而能够精确的分割出头发区域；
利用卷积神经网络模型，能够加快计算速度，可以实现任意分辨率的输入；
模型结构简单，内存占用小，适合在手机上运行。
附图说明
图1为本发明的一种基于深度学习的头发分割方法流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种基于深度学习的头发分割方法，包括步骤：S100-S600。
S100获取原始图像Irgb，Irgb为3通道rgb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。
利用人脸关键点建立对于人脸器官以及轮廓的二值蒙版图，并由所述二值蒙版图作为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；
在所述卷积神经网络模型的训练过程中，通过人工标定多组人脸图片作为训练样本训练卷积神经网络模型。
所述卷积神经网络模型包括卷积层、Maxpooling层、Unpooling层、Add层和SoftMax层；模型简单、占用空间小且运算速度快。
在所述卷积神经网络模型的卷积层引入ReLU激活函数，加快计算速度。
卷积神经网络模型结构：
其中：
BLK(In,Out,KxK)为：convolution_2D+ReLU；卷积层的输入为In个通道，卷积层输出为Out个通道，采用KxK大小的核；
Unpooling(KxK,Stride)：采用KxK大小的核，Stride为步长；
Maxpooling(KxK,Stride)：采用KxK大小的核，Stride为步长。
具体推断过程为：
1.将输入的4通道图像经过输入层：BLK(4,32,3x3)，得到32通道的特征图A0；
2.将32通道的特征图A0经过BLK(32,32,3x3)，得到32通道的特征图A1；
3.将32通道的特征图A1经过Maxpooling(4x4,4)，得到32通道的特征图A2；
4.将32通道的特征图A2经过BLK(32,64,3x3)，得到64通道的特征图A3；
5.将64通道的特征图A3经过Maxpooling(2x2,2)，得到64通道的特征图A4；
6.将64通道的特征图A4经过BLK(64,2,3x3)，得到2通道的特征图A5_1；
7.将64通道的特征图A4经过BLK(64,128,3x3)，得到128通道的特征图A5_2；
8.将128通道的特征图A5_2经过Maxpooling(4x4,4)，得到128通道的特征图A6；
9.将128通道的特征图A6经过BLK(128,2,1x1)，得到2通道的特征图A7_1；
10.将128通道的特征图A6经过BLK(128,128,3x3)，得到128通道的特征图A7_2；
11.将128通道的特征图A7_2依次经过Maxpooling(2x2,2)、BLK(128,128,1x1)、BLK(128,64,3x3)、BLK(64,32,3x3)、BLK(32,16,3x3)、BLK(16,8,5x5)、BLK(8,2,7x7)、Unpooling(2x2,2)、BLK(2,2,3x3)，得到2通道的特征图A8；
12.将2通道的特征图A8与A7_1相加，得到2通道的特征图A6_add；
13.将2通道的特征图A6_add依次经过Unpooling(4x4,4)、BLK(2,2,5x5)，得到2通道的特征图A6_up；
14.将2通道的特征图A6_up与A5_1相加，得到2通道的特征图A5_add；
15.将2通道的特征图A5_add依次经过Unpooling(8x8,8)、BLK(2,2,7x7)、SoftMax，得到2通道的结果图A0_1；
16.取结果图A0_1的第二个通道作为最终的输出，即头发概率图。
S600利用头发概率图对原始图像进行头发分割。
利用头发概率图，通过最小化能量函数对原始图像进行头发分割，最小化能量函数公式为：
其中，yi为推断的头发概率图，为卷积神经网络模型中标定的头发概率图，m为总的训练样本数。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (6)

1.一种基于深度学习的头发分割方法，其特征在于，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。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的头发分割方法，其特征在于，步骤S300中，利用人脸关键点建立对于人脸器官以及轮廓的二值蒙版图，并由所述二值蒙版图作为人脸关键部位描述图。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的头发分割方法，其特征在于，在所述卷积神经网络模型的训练过程中，通过人工标定多组人脸图片作为训练样本训练卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的头发分割方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括卷积层、Maxpooling层、Unpooling层、Add层和SoftMax层。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的头发分割方法，其特征在于，在所述卷积神经网络模型的卷积层引入ReLU激活函数。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的头发分割方法，其特征在于，利用头发概率图，通过最小化能量函数对原始图像进行头发分割，最小化能量函数公式为：
其中，yi为推断的头发概率图，为卷积神经网络模型中标定的头发概率图，m为总的训练样本数。
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