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申请/专利权人：盛视科技股份有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体是一种基于卷积神经网络的头发分割方法及系统，方法包括：获取视频流图像步骤：从摄像头中获取视频流，将视频流分帧，形成一张张图像，方面后续处理；确定人脸区域步骤：利用人脸检测模型检测人脸位置，确定人脸区域。本发明的有益效果通过全新的卷积神经网络模型头发全卷积网络模型，并结合图片中图像中头发位置信息、头发的频率信息及头发的颜色信息，便可以准确地识别图像的头发区域，通过人脸检测算法RetinaFace检测人脸，确定头发区域大致位置，防止大背景下其他类似头发目标的干扰，利用BiSeNet双通道分割网络实时实现头发分割，可以实现自动识别，无需人工参与。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的头发分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取视频流图像步骤：获取并将视频流分帧处理；确定人脸区域步骤：利用人脸检测模型检测确定人脸区域；图像处理步骤：基于人脸区域裁剪出人脸图片，输入头发分割网络BiSeNet，得到与输入人脸图片相同尺寸的二值化图像；得到二值化图像步骤：将人脸图片和二值化图像用canny算子求边缘，得到头发边缘二值化图像；扩充增加边缘区域步骤：根据边缘二值化图像的像素点位置向周边扩充增加边缘区域；做k-means聚类步骤：利用人脸图片的扩充边缘区域位置的颜色值为特征做k-means聚类；合并结果步骤：合并k-means聚类结果与BiSeNet二值化分割结果，合并二值化图像中像素值为1的位置是为头发区域，在人脸图片中相应区域做对应标记以分割头发区域；所述确定人脸区域步骤包括：确定人脸初步区域子步骤：使用人脸检测算法RetinaFace首先确定人脸初步区域；检测到人脸子步骤：图像中如果有人脸，会返回人脸区域bbox，bbox坐标为x1，y1，x2，y2，分别对应人脸左上、右下两个点的坐标；所述图像处理步骤包括：训练子步骤：利用人脸图片及标注了头发区域的二值图片训练BiSeNet；生成二值化图像步骤：输入人脸图片到BiSeNet，完成推理，生成与输入人脸图片相同尺寸的二值化图像；裁剪包含头发的人脸图片的步骤如下：裁剪子步骤：根据检测到人脸步骤得到的人脸矩形框bbox，裁剪完全包含头发区域的人脸，其中bbox的宽w等于，高h等于，设定裁剪尺度为s倍，所以裁剪坐标为；所述合并结果步骤包括：合并结果子步骤：在BiSeNet分割结果的二值图像上面，修改扩展边缘位置的像素值，若k-means聚类结果为头发，则设定像素值为255，若聚类结果为非头发，则设定像素值为0；合并结果。

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