[发明专利]一种人脸分割方法、装置及设备

权利要求书

1.一种人脸分割方法，其特征在于，包括：

获取包括待分割人脸区域的人脸图像；

提取所述待分割人脸区域的关键点信息；

根据所述关键点信息以及所述待分割人脸区域中各个分割对象与所述关键点信息的对应关系，确定所述待分割人脸区域对应的语义先验层信息；其中，所述语义先验层信息表示所述待分割人脸区域中各个分割对象分别对应的限制分割区域；

将所述语义先验层信息和所述人脸图像，输入至预先训练的网络模型，得到所述待分割人脸区域中各个分割对象分别对应的分割结果；其中，所述网络模型是根据多个训练样本图像分别对应的标示样本图像以及语义先验层信息训练得到的，标示样本图像用于标示对应训练样本图像包括的人脸区域的各个分割对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键点信息包括多个关键点子信息；

所述根据所述关键点信息以及所述待分割人脸区域中各个分割对象与所述关键点信息的对应关系，确定所述待分割人脸区域对应的语义先验层信息，包括：

根据所述关键点子信息，计算缩放系数；

针对每一分割对象，根据所述缩放系数和该分割对象对应的关键点子信息，确定该分割对象对应的限制分割区域的中心点；并确定以该中心点为中心的区域为该关键点的限制分割区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先训练所述网络模型的步骤，包括：

获取多个训练样本图像；

针对各个训练样本图像，确定该训练样本图像对应的标示样本图像；其中，标示样本图像用于标示该训练样本图像中包括的人脸区域的各个分割对象；

提取该训练样本图像中包括的人脸区域的样本关键点信息；

根据所述样本关键点信息，以及该训练样本图像中包括的人脸区域的各个分割对象与所述样本关键点信息的关系，确定该训练样本图像对应的语义先验层信息；

将该训练样本图像对应的标示样本图像以及图像语义先验层信息，输入至预设网络模型，对所述预设网络模型进行训练，得到训练好的所述网络模型。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述语义先验层信息包括11层子语义先验层信息：头发先验层信息、面部先验层信息、左眉毛先验层信息、右眉毛先验层信息、左眼睛先验层信息、右眼睛先验层信息、鼻子先验层信息、上嘴唇先验层信息、口腔先验层信息、下嘴唇先验层信息、背景先验层信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预先训练的网络模型的输入层数为所述人脸图像的通道数与所述语义先验层信息的层数之和。

6.一种人脸分割装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取包括待分割人脸区域的人脸图像；

第一提取模块，用于提取所述待分割人脸区域的关键点信息；

第一确定模块，用于根据所述关键点信息以及所述待分割人脸区域中各个分割对象与所述关键点信息的对应关系，确定所述待分割人脸区域对应的语义先验层信息；其中，所述语义先验层信息表示所述待分割人脸区域中各个分割对象分别对应的限制分割区域；

第一输入模块，用于将所述语义先验层信息和所述人脸图像，输入至预先训练的网络模型，得到所述待分割人脸区域中各个分割对象分别对应的分割结果；其中，所述网络模型是根据多个训练样本图像分别对应的标示样本图像以及语义先验层信息训练得到的，标示样本图像用于标示对应训练样本图像包括的人脸区域的各个分割对象。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述关键点信息包括多个关键点子信息；

所述第一确定模块，包括：

计算子模块，用于根据所述关键点子信息，计算缩放系数；

确定子模块，用于针对每一分割对象，根据所述缩放系数和该分割对象对应的关键点子信息，确定该分割对象对应的限制分割区域的中心点；并确定以该中心点为中心的区域为该关键点的限制分割区域。