【摘 要】
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作为计算机图形图像处理领域的研究热点之一,人像分割技术是图像分割技术的重要组成部分,其应用领域涉及到自动驾驶、智能搜救、电视电影传媒领域等,具有极大经济价值和实用价值。然而,人像分割目前存在人像数据集中人物标记不够精细、分割技术精度不高以及效率不佳等问题。针对如上问题,本研究采集并制作了一批人像数据集,基于深度学习提出了融合注意力机制的改进UNet人像分割算法和基于轻量级U型网络的人像分割算法,并
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作为计算机图形图像处理领域的研究热点之一,人像分割技术是图像分割技术的重要组成部分,其应用领域涉及到自动驾驶、智能搜救、电视电影传媒领域等,具有极大经济价值和实用价值。然而,人像分割目前存在人像数据集中人物标记不够精细、分割技术精度不高以及效率不佳等问题。针对如上问题,本研究采集并制作了一批人像数据集,基于深度学习提出了融合注意力机制的改进UNet人像分割算法和基于轻量级U型网络的人像分割算法,并采用迁移性更强的基于轻量级U型网络的人像分割算法设计了一款人像分割APP,使得用户即使在离线情况下也能轻松进行半身人物的图片分割和动态分割。本文主要研究内容如下:（1）人像数据集的构建本研究采集并制作了一批网络人物自拍照数据集作为模型训练集,并基于mask等比例分离人像,以更换背景图的方式进行人像数据集的扩充。为了扩展人物分割细节观察方式,将人物原图与分割结果mask按照6:4的比例融合,形成人物分割合成掩膜以便于更为仔细的观察人物分割效果。（2）融合注意力机制的改进UNet人像分割算法本研究遵循UNet的基本架构,对UNet进行模型扩展工作。通过在原UNet模型的基础上对模型进行加深、加宽,减少通道融合数,在下采样及中间层过程中增加注意力机制,在上采样过程中添加卷积核层数等,有效地减少了模型参数量,提高了模型的精度。利用混合损失函数联合指导模型的学习和训练,提高了模型训练的稳定性。在Human＿Matting和EG1800公开数据集的实验证明,该模型算法精度分别达97.2%（Matting）、96.8%（EG1800）,IOU指标分别达97.9%（Matting）、97.5%（EG1800）,Dice系数分别达96.5%（Matting）、96.3%（EG1800）。（3）基于轻量级U型网络的人像分割算法本研究在融合注意力机制的改进UNet人像分割算法的基础上,针对模型轻量化程度不高、难以进行迁移的问题,对模型结构进行进一步轻量化、剪枝操作。将轻量级网络Mobile Net V2作为骨干网络,中间层剪枝,精简解码器部分卷积核,使用注意力机制等提高了模型的轻量化程度,利用混合损失函数共同指导模型的学习和训练,使得模型具有较强的迁移性、更好的细节保留程度、更强的性能表现,为人像分割APP的设计和实现奠定了基础。在Human＿Matting和EG1800公开数据集的实验证明,该模型算法精度分别达98.4%（Matting）、98.0%（EG1800）,IOU指标分别达98.6%（Matting）、98.3%（EG1800）,Dice系数分别达97.3%（Matting）、97.0%（EG1800）。（4）人像分割APP的设计与实现本研究基于用户对于工具类人像分割APP的需求,设计并实现了一款能够实现图片分割和动态分割的安卓端人像分割APP。该手机应用程序基于Android Studio使用Tensor Flow Lite框架转换并移植基于轻量级U型网络的人像分割算法,从UI界面设计依据和主要功能技术架构进行APP设计构建,使用两款市面主流机型在Human＿Matting、EG1800公开数据集上进行测试评估,经实验得知,该手机应用程序运行流畅,在华为手机上处理600*800分辨率的RGB图片平均只需0.3s,能较好的满足用户的使用期待。
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