基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法及系统
授权
摘要

本发明涉及图像处理技术领域,具体公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法,其中,包括:将证件人像照片的抠图蒙版中的前景图与互联网照片进行合成得到训练图像;根据轻量级语义分割网络模型生成粗分割Trimap图网络;根据编解码网络对粗分割Trimap图网络进行精细化抠图,得到精细化抠图网络;将粗分割Trimap图网络和精细化抠图网络进行级联,得到端到端网络模型;将训练图像输入端到端网络模型进行微调,得到完成训练的端到端网络模型。本发明还公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠图系统、存储介质及处理器。本发明提供的基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法能够自动对证件照得到对应的抠图前景,无需人工标注,提高了抠图效率。

基本信息
专利标题 :
基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110889855A
申请号 :
CN201911030874.0
公开(公告)日 :
2020-03-17
申请日 :
2019-10-28
授权号 :
CN110889855B
授权日 :
2022-05-20
发明人 :
王军华钱彬黄金江帆倪鸣徐巍
申请人 :
公安部交通管理科学研究所
申请人地址 :
江苏省无锡市滨湖区钱荣路88号
代理机构 :
无锡市大为专利商标事务所(普通合伙)
代理人 :
曹祖良
优先权 :
CN201911030874.0
主分类号 :
G06T7/11
IPC分类号 :
G06T7/11  G06T7/194  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的,例如平均、减少
G06T7/11
区域分割
法律状态
2022-05-20 :
授权
2020-04-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/11
申请日 : 20191028
2020-03-17 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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