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基于人脸尺度约束的人像自动抠图方法 被引量：1
1
作者 黄叶珏 潘翔 褚一平 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第1期158-162,共5页
人像抠图算法是许多人像图像处理方法的核心,而人像三分图的准确性直接影响抠图的效果。提出一种通过关键点估计人脸尺度,根据尺度控制三分图生成网络产生标准化的人像三分图,从而提高人像抠图结果的方法。同时构建一个包含19118幅人像... 人像抠图算法是许多人像图像处理方法的核心,而人像三分图的准确性直接影响抠图的效果。提出一种通过关键点估计人脸尺度,根据尺度控制三分图生成网络产生标准化的人像三分图,从而提高人像抠图结果的方法。同时构建一个包含19118幅人像的数据集用于训练和测试模型,并提出一种多级微调的方式来训练模型,以降低训练难度并获得更好的效果。实验结果表明,在人像占图像比例不可控的场景中,该方法可以取得较好的结果。 展开更多
关键词 人像抠图 人脸关键点 语义分割
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人体前景的自动抠图算法 被引量：4
2
作者 冉清 冯结青 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期277-286,共10页
在基于立体视觉的人体建模系统中,背景像素的移除可以减少不必要的立体匹配计算,提高人体模型重建效率.为此,在给定大量具有前景Alpha蒙板真值的人体图像作为训练数据的前提下,提出了一个端到端的深度学习网络,以实现系统采集图像中人... 在基于立体视觉的人体建模系统中,背景像素的移除可以减少不必要的立体匹配计算,提高人体模型重建效率.为此,在给定大量具有前景Alpha蒙板真值的人体图像作为训练数据的前提下,提出了一个端到端的深度学习网络,以实现系统采集图像中人体前景自动抠图.该深度学习网络包括2个阶段:人体前景分割阶段和人体前景Alpha抠图阶段.在人体前景分割阶段,采用Mask R-CNN网络中的目标检测和掩码生成2个负载,并结合训练数据进行迁移学习,得到了适用于人体前景二值化分割的模型网络.在人体前景Alpha抠图阶段,采用Encoder-Decoder网络架构实现Alpha蒙板的自动预测.首先引入核为5的非学习卷积层,以上一个阶段的二值化分割结果作为输入,自动得到三分图Trimap,再和人体前景训练数据一起作为此阶段抠图网络的输入;经过学习迭代,获得能够预测人体前景Alpha蒙板的模型网络.在实验部分,以单幅系统采集人体图像为输入,无需额外先验和人工交互,可以自动估计人体前景Alpha掩码结果.用户测试结果以及与其他方法的对比和分析证明了文中算法的可靠性和鲁棒性;同时,该自动抠图算法还对其他公开数据集的人体图像进行了掩码预测,实验结果表明该算法具有一定的泛化能力. 展开更多
关键词 前景分割 Alpha抠图 深度学习 自动人体抠图
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结合背景图的高分辨率视频人像实时抠图网络 被引量：1
3
作者 彭泓 张家宝 +3 位作者 贾迪 安彤 蔡鹏 赵金源 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期478-490,共13页
目的 近年来,采用神经网络完成人像实时抠图已成为计算机视觉领域的研究热点,现有相关网络在处理高分辨率视频时还无法满足实时性要求,为此本文提出一种结合背景图的高分辨率视频人像实时抠图网络。方法 给出一种由基准网络和精细化网... 目的 近年来,采用神经网络完成人像实时抠图已成为计算机视觉领域的研究热点,现有相关网络在处理高分辨率视频时还无法满足实时性要求,为此本文提出一种结合背景图的高分辨率视频人像实时抠图网络。方法 给出一种由基准网络和精细化网络构成的双层网络,在基准网络中,视频帧通过编码器模块提取图像的多尺度特征,采用金字塔池化模块融合这些特征作为循环解码器网络的输入;在循环解码器中,通过残差门控循环单元聚合连续视频帧间的时间信息,以此生成蒙版图、前景残差图和隐藏特征图,采用残差结构降低模型参数量并提高网络的实时性。为提高高分辨率图像实时抠图性能,在精细化网络中,设计高分辨率信息指导模块,通过高分辨率图像信息指导低分辨率图像的方式生成高质量人像抠图结果。结果 与近年来的相关网络模型进行实验对比,实验结果表明,本文方法在高分辨率数据集Human2K上优于现有相关方法,在评价指标(绝对误差、均方误差、梯度、连通性)上分别提升了18.8%、39.2%、40.7%、20.9%。在NVIDIA GTX 1080Ti GPU上处理4 K分辨率影像运行速率可达26帧/s,处理HD(high definition)分辨率影像运行速率可达43帧/s。结论 本文模型能够更好地完成高分辨率人像实时抠图任务,可以为影视、短视频社交以及网络会议等高级应用提供更好的支持。 展开更多
关键词 人像实时抠图 神经网络 多尺度特征 时间信息 高分辨率
原文传递
一种基于Kinect深度图的人像自动抠像算法 被引量：1
4
作者 李华 张超 +3 位作者 权巍 韩成 翟宏宇 刘婷婷 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2016年第6期81-84,共4页
针对传统抠像算法需要人工交互,无法实现自动抠像,且边缘区域前、背景颜色相近时抠像效果不佳等问题,研究一种基于Kinect深度图的人像自动抠像算法。利用Kinect人物识别的优势,研究根据采集的彩色图像对于人形区域深度图像进行预处理,... 针对传统抠像算法需要人工交互,无法实现自动抠像,且边缘区域前、背景颜色相近时抠像效果不佳等问题,研究一种基于Kinect深度图的人像自动抠像算法。利用Kinect人物识别的优势,研究根据采集的彩色图像对于人形区域深度图像进行预处理,生成三元图;对人形区域中孔缝进行处理;采用改进的鲁棒抠像算法实现无需人工输入的自动抠像。实验结果表明,抠像算法可实现自然背景中人像的自动抠像,对于前景和背景边缘颜色相近的原始图像,可得到良好的抠像效果。 展开更多
关键词 人像抠像 自然抠像 深度图 KINECT 三元图
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