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一种基于轻量级深度神经网络的视频中人像轮廓探测方法

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本发明公开了一种基于轻量级深度神经网络的视频中人像轮廓探测方法，所述方法包括：在MobileNet网络模型中融入空洞卷积，使其轻量化并通过训练得到通用语义分割模型；设计细节增强模块，通过SoftMax抽出人像通道，结合双线性插值与原图拼接增强人像轮廓边缘细节；将模型中的批标准化节点与前后卷积层融合并调节降采样率，输入尺寸和深度乘数等参数优化模型，减小计算量；使用WebNN API利用网络应用分发实现跨平台性，令该方法能部署于客户端，降低对计算机硬件配置的要求并保证视频通话的高实时性。应用本发明实施例，解决了现有的视频中人像轮廓探测粗糙模糊，模型复杂计算量大导致对硬件配置要求高，无法跨平台部署以及实时性差的问题。

著录项

公开/公告号CN111145195A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-05-12

原文格式PDF
申请/专利权人上海海事大学;
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申请/专利号CN201911216657.0
发明设计人刘晋;龚沛朱;
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申请日2019-12-03
分类号
代理机构上海互顺专利代理事务所(普通合伙);
代理人成秋丽
地址 201306 上海市浦东新区临港新城海港大道1550号
入库时间 2023-12-17 09:04:09

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-05

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/12 申请日:20191203

实质审查的生效
2020-05-12

公开

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