[發(fā)明專利]一種特殊服飾圖片轉(zhuǎn)化方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011263797.6
• 申請日: 2020-11-12
• 公開（公告）號: CN112419249B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃仁裕;高志鵬;趙建強(qiáng);姚燦榮;曹榮鑫
• 申請（專利權(quán)）人: 廈門市美亞柏科信息股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90;G06T5/00
• 代理公司: 廈門市精誠新創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 35218
• 代理人: 何家富

本發(fā)明涉及一種特殊服飾圖片轉(zhuǎn)化方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法中包括：采集包含特殊服飾的圖片組成訓(xùn)練集；對訓(xùn)練集中圖片進(jìn)行實例分割、高斯平滑處理、哈達(dá)瑪積運(yùn)算和顏色變化后，將顏色變換后的圖片與原始圖片進(jìn)行圖像疊加操作；將所有疊加后的圖片作為自編碼網(wǎng)絡(luò)的輸入，對自編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使得自編碼網(wǎng)絡(luò)輸出的圖片訓(xùn)練集中對應(yīng)的原始圖片的差異最小；通過訓(xùn)練后的自編碼網(wǎng)絡(luò)對待識別特殊服飾的圖片進(jìn)行轉(zhuǎn)化后，再進(jìn)行特殊服飾的識別。本發(fā)明通過訓(xùn)練自編碼網(wǎng)絡(luò)來避免圖片的光照、對比度或色調(diào)等顏色變換對圖片內(nèi)特殊服飾的識別的影響，提升特殊服裝識別的整體識別率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種特殊服飾圖片轉(zhuǎn)化方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

盡管采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特殊服裝識別方法已經(jīng)得到顯著提升，但使用從互聯(lián)網(wǎng)下載的簡單場景的圖片來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型，在復(fù)雜的場景中隨著光照、視角和服裝形狀的變化，特殊服裝識別精度受到一定挑戰(zhàn)。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種特殊服飾圖片轉(zhuǎn)化方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)。

具體方案如下：

一種特殊服飾圖片轉(zhuǎn)化方法，包括以下步驟：

S1：采集包含特殊服飾的圖片組成訓(xùn)練集；

S2：對訓(xùn)練集中各圖片的特殊服飾的區(qū)域進(jìn)行實例分割，提取實例分割后的特殊服飾區(qū)域圖片；

S3：對實例分割后的特殊服飾區(qū)域圖片進(jìn)行高斯平滑處理；

S4：將高斯平滑處理后的每一張圖片與訓(xùn)練集中對應(yīng)的原始圖片進(jìn)行哈達(dá)瑪積運(yùn)算；

S5：將哈達(dá)瑪積運(yùn)算后的圖片進(jìn)行顏色變化，將顏色變換后的圖片與訓(xùn)練集中對應(yīng)的原始圖片進(jìn)行圖像疊加操作；

S6：將所有疊加后的圖片作為自編碼網(wǎng)絡(luò)的輸入，對自編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使得自編碼網(wǎng)絡(luò)輸出的圖片訓(xùn)練集中對應(yīng)的原始圖片的差異最小；

S7：通過訓(xùn)練后的自編碼網(wǎng)絡(luò)對待識別特殊服飾的圖片進(jìn)行轉(zhuǎn)化后，再進(jìn)行特殊服飾的識別。

進(jìn)一步的，實例分割具體包括以下步驟：

S21：對圖片進(jìn)行特殊服飾區(qū)域弱定位；

S22：通過圖像語義分割算法對圖像中的人體區(qū)域進(jìn)行語義分割；

S23：將弱定位區(qū)域與語義分割區(qū)域進(jìn)行交并比IOU計算，當(dāng)IOU大于閾值時，判定語義分割區(qū)域為待提取的特殊服飾區(qū)域圖片。

進(jìn)一步的，弱定位采用生成類激活圖CAM技術(shù)進(jìn)行。

進(jìn)一步的，IOU計算公式為：

其中，u₁為弱定位區(qū)域，u₂為語義分割區(qū)域。

進(jìn)一步的，顏色變換包括變換光照、對比度或色調(diào)。

進(jìn)一步的，圖像疊加操作的具體公式為：

I_add＝I_c*I_mask+I_s(1-I_mask)

其中，I_add為疊加后的圖片，I_c為顏色變換后的圖片，I_mask為實例分割圖片，I_s為訓(xùn)練集中對應(yīng)的原始圖片。

進(jìn)一步的，自編碼網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)為L₂損失函數(shù)。