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一種基于深度學(xué)習和水平集的人臉分割方法,解決現(xiàn)有技術(shù)存在的針對背景過于復(fù)雜或者灰度不均勻的人臉圖像,人臉分割算法執(zhí)行效果不理想的問題。
基于人臉形狀的多樣性和復(fù)雜性、人臉圖像輪廓邊界模糊以及背景復(fù)雜等特點,在圖像分割模型中引入深度學(xué)習的方法,使用玻爾茲曼機來學(xué)習人臉樣本的形狀信息,然后將形狀信息引入到采用變分水平集和高斯分布擬合表達的能量模型中,實現(xiàn)人臉的快速、準確分割。
所建立的人臉分割方法,具有效率高、準確度高和魯棒性強的特點;能夠減少過分割和欠分割現(xiàn)象,匹配速度快,可進行實時高效分割。
序號 | 專利號 | 專利名稱 | 專利類型 | 專利狀態(tài) | 其他資料 |
---|---|---|---|---|---|
1 |
基于深度學(xué)習和水平集的人臉分割方法 |
發(fā)明專利 |
已下證 |
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2.許可備案申請表中相關(guān)資料
3.專利證書原件