[发明专利]一种蒙面人脸遮挡物分割方法与装置

权利要求书

1.一种蒙面人脸遮挡物分割方法，其步骤包括：

1)利用训练数据集训练一蒙面人脸分割网络；其中所述训练数据集包括多个蒙面人脸图像对；每对图像包括一张蒙面遮挡的人脸图像及对应的蒙面人脸的语义分割图像；

2)所述蒙面人脸分割模型获取每对输入图像中的蒙面人脸；然后对蒙面人脸进行深度可分离卷积操作获得该蒙面人脸的特征地图；然后从该蒙面人脸的特征地图提取不同尺度特征并对其进行融合，得到该蒙面人脸的全局特征地图；然后对该全局特征地图进行逐像素预测，得到预测分割图；然后根据该预测分割图与对应的语义分割图像计算得到损失值，利用损失值监督训练该蒙面人脸分割网络；

3)利用步骤2)训练后的蒙面人脸分割网络对待处理图像进行分割，得到该待处理图像的预测分割图。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度可分离卷积操作的方法为：首先对输入图像进行逐通道卷积，得到m个(n+1-n₁)×(n+1-n₁)×1的图像映射；其中输入图像大小为n×n×m，图像的高、宽均为n像素，m是图像的通道数，逐通道卷积的卷积核大小为n₁×n₁×1；将该m个图像映射进行堆叠得到一个(n+1-n₁)×(n+1-n₁)×m的特征地图；然后对该特征地图进行逐点卷积并对逐点卷积结果进行加权组合生成新的特征地图作为该蒙面人脸的特征地图。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，逐点卷积的卷积核大小为1×1×m，每个1×1×m的卷积核分别对所得(n+1-n₁)×(n+1-n₁)×m的特征地图做卷积后都得到一个大小为(n+1-n₁)×(n+1-n₁)×1的映射；然后对所得映射进行加权组合生成该蒙面人脸的特征地图。

4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，得到该蒙面人脸的全局特征地图的方法为：

41)采用四个尺寸不同的池化内核构建四个池化层，分别对该蒙面人脸的特征地图进行特征提取；

42)通过上采样将步骤41)所抽取每一特征调整为与该蒙面人脸的特征地图大小一致；

43)对步骤42)调整后的特征与该蒙面人脸的特征地图融合，得到该蒙面人脸的全局特征地图。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤41)中，利用全局池作为最粗糙的级别，对输入的特征地图进行平均池化，得到一对应的特征集合；将输入的特征地图划分为n₁×n₁个子区域，并对每个子区域进行平均池化得到一对应的特征集合；将输入的特征地图分割成n₂×n₂个子区域，并对每个子区域进行平均池化得到一对应的特征集合；将输入的特征地图分割成n₃×n₃个子区域，进行平均池化得到一对应的特征集合；然后通过1×1的卷积层将每个特征集合的维度降低到1/N；N为池化内核的大小。

6.一种蒙面人脸遮挡物分割装置，其特征在于，包括蒙面人脸检测模块、主干特征提取模块、加强特征提取模块和预测模块；其中，

蒙面人脸检测模块，用于获取输入图像中的蒙面人脸并输入到主干特征提取模块；

主干特征提取模块，用于对输入的蒙面人脸进行深度可分离卷积操作获得该蒙面人脸的特征地图；

加强特征提取模块，用于从该蒙面人脸的特征地图提取不同尺度特征并对其进行融合，得到该蒙面人脸的全局特征地图；

预测模块，用于对该全局特征地图进行逐像素预测，得到该输入图像的预测分割图。