一种融合人体关键点检测的人像分割方法技术

本发明专利技术公开了一种融合人体关键点检测的人像分割方法，首先利用人体关键点检测算法计算出人体关节位置，基于关节位置生成人体关节连接图；然后将关节连接图和待分割图像拼接到一起，送入快速分割网络中得到人体的掩膜。本发明专利技术利用人像关键点检测出的人体关节联通信息作为先验知识以提升人像分割网络的鲁棒性，可以同时得到人体关键点的位置和人像分割的掩膜，并且在对不同场景，各种大姿态动作都具有很强的鲁棒性，对不同场景的人像分割具有良好的分割精度；本发明专利技术具有较高的分割准确率，可以应对人体的大姿态变化和不同的明暗，清晰度等变化，并且具有实时的速度，能够应用于视频或者图像中的人体精准定位、背景剔除等需求。

【技术实现步骤摘要】
一种融合人体关键点检测的人像分割方法
本专利技术属于图像处理
，特别涉及一种融合了人体关键点检测的快速人像分割方法。
技术介绍
智能监控和手机应用的很多场合都需要对人像的前景和背景进行分割，很多实际场景都需要在手机或者客户端上进行计算，由此对于算法的速度和计算量提出了要求。同时，由于人像不是刚体，人像的外观存在千变万化的差异性，并且要求处理的视频或者图片的场景各不相同，由此需要模型对于人像的特征具有很强的判别能力。同时人像本身存在非常大的姿态变化，传统的分割方法无法解决各种不同的姿态变化。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种融合人体关键点检测的人像分割方法，以解决上述技术问题。本专利技术能够针对不同场景、不同动作的人像都具有很高的分割准确度和鲁棒性。相对于现有技术，本专利技术采用如下技术方案：一种融合人体关键点检测的人像分割方法，包括以下步骤：1)采集若干不同姿态的人像照片，将人像部分像素标注为1，将背景部分像素标注为0，把图像和标注剪裁为512×512大小；2)获取MSCOCO本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合人体关键点检测的人像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)采集若干不同姿态的人像照片，将人像部分像素标注为1，将背景部分像素标注为0，把图像和标注剪裁为512×512大小；/n2)获取MSCOCO人体关键点开源数据集、百度人像分割开源数据集，把图像和标注剪裁为512×512大小，和步骤1)中的数据一同构成关键点检测数据集；/n3)搭建快速人体关键点检测网络，并且在步骤2)中的关键点检测数据集上训练；/n4)搭建快速人像分割网络，把步骤3)中网络的关键点检测网络预测的关节连接图和步骤2)中的人像分割训练图片拼接成四通道的图片当作快速人像分割网络的输入进行训练；/n5)使用步骤3...

【技术特征摘要】
1.一种融合人体关键点检测的人像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)采集若干不同姿态的人像照片，将人像部分像素标注为1，将背景部分像素标注为0，把图像和标注剪裁为512×512大小；
2)获取MSCOCO人体关键点开源数据集、百度人像分割开源数据集，把图像和标注剪裁为512×512大小，和步骤1)中的数据一同构成关键点检测数据集；
3)搭建快速人体关键点检测网络，并且在步骤2)中的关键点检测数据集上训练；
4)搭建快速人像分割网络，把步骤3)中网络的关键点检测网络预测的关节连接图和步骤2)中的人像分割训练图片拼接成四通道的图片当作快速人像分割网络的输入进行训练；
5)使用步骤3)训练的人体关键点检测网络预测待测试图片的关键点位置，并且连接各个关键点得到人体关节连接图；
6)将步骤5)中的人体关节连接图和待测试图片拼接成四通道的图片输入步骤4)中训练的快速人像分割网络进行预测，得到人像的前景/背景分割掩膜；掩膜中值为1的像素表示前景人像，值为0的像素表示背景。


2.根据权利要求1所述的一种融合人体关键点检测的人像分割方法，其特征在于：所述步骤1)中采集的人像照片均为单人图片，并且采集的人像身体部分不允许有遮挡。


3.根据权利要求1所述的一种融合人体关键点检测的人像分割方法，其特征在于：所述步骤3)中搭建的快速人体关键点检测网络将OpenPose中的主干网络换成了MobileNet后的OpenPose。


4.根据权利要求1所述的一种融合人体关键点检测的人像分割方法，其特征在于：所述步骤4)中的快速分割网络使用了残差网络中的跨层连接和BottleNeck结构。


5.根据权利要求1所述的一种融合人体关...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵锴，黄玲，冯浩，郑静媛，齐冬莲，闫云风，陈汐，韩译锋，王恩华，吴天齐，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网有限公司，杭州远鉴信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11