申请/专利权人：天津大学

申请日：2021-10-28

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN114022930B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.02.25#实质审查的生效;2022.02.08#公开

摘要：本发明提出一套人像证件照自动生成方法，由多个子任务深度神经网络模块衔接处理实现，包括人像姿态矫正模块以及人像背景着装置换模块；通过人像姿态矫正模块实现保持人像身份的前提下完成动作姿态调整的任务，其中用动作姿态提取模块进行人像动作姿态特征提取，用特征融合模块实现来自不同人像的身份特征与动作姿态特征的融合。本发明能提高被拍摄人自主获取标准人像证件照速度且降低标准人像证件照拍摄难度。

主权项：1.人像证件照自动生成方法，其特征在于，由多个子任务深度神经网络模块处理实现，该多个子任务深度神经网络模块包括人像姿态矫正模块、人像背景着装置换模块；人像姿态矫正模块包括身份特征提取模块、动作姿态特征提取模块、特征融合模块以及特征解码生成模块；人像背景着装置换模块包括语义特征提取模块、边界特征提取模块、特征融合解码模块以及背景着装置换模块；处理步骤如下：身份特征提取模块与动作姿态特征提取模块分别提取待处理图像xi的身份特征Iid、参考模板xr的多尺度动作姿态特征Rp；将身份特征Iid与多尺度动作姿态特征Rp送入特征融合模块利用自注意力机制获得融合特征fip，融合特征fip送入特征解码生成模块逐层特征解码，输出姿态矫正图像yi；语义特征提取模块提取输出yi的多尺度语义特征LR8x和LR2x，其中，LR8x表示大小为姿态矫正图像yi尺寸18的特征图，LR2x表示大小为输出yi尺寸12的特征图，多尺度语义特征LR2x与姿态矫正图像yi送入边界特征提取模块获得边界特征HR2x，多尺度语义特征LR8x和HR2x以及姿态矫正图像yi送入特征融合解码模块逐层解码生成人像前景分割结果alpha；姿态矫正图像yi与人像前景分割结果alpha送入背景着装置换模块进行背景着装置换，生成完成人像姿态矫正与背景着装置换的标准证件照y输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 一种人像证件照自动生成方法

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