【摘 要】
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随着社会经济和科学技术的发展,证件照已经深入到人们日常生活、学习和工作中。办理证件、填写表格等场景都需要用户提供证件照信息。早期,证件照需要到专业照相馆进行拍摄,这种方式不仅费时费力也给人们带来了不便。如今,随着智能手机的普及以及深度学习的发展,使得利用智能手机进行证件照的智能处理成为可能。本文为了帮助用户便利的制作出既符合标准又符合心意的证件照,针对基于深度学习的证件照智能处理算法展开研究并应用
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随着社会经济和科学技术的发展,证件照已经深入到人们日常生活、学习和工作中。办理证件、填写表格等场景都需要用户提供证件照信息。早期,证件照需要到专业照相馆进行拍摄,这种方式不仅费时费力也给人们带来了不便。如今,随着智能手机的普及以及深度学习的发展,使得利用智能手机进行证件照的智能处理成为可能。本文为了帮助用户便利的制作出既符合标准又符合心意的证件照,针对基于深度学习的证件照智能处理算法展开研究并应用。其主要内容包括:1.研究基于深度学习的证件照合规检测算法,提出了改进的分类网络结构和基于注意力的特征融合网络。改进的分类网络通过引入人脸解析辅助任务来帮助网络学习到眉毛区域特征。而基于注意力的特征融合网络则提出使用多层级特征来应对图像尺度问题,且使用空间注意力机制从众多人像特征中筛选出眉毛特征用于模型的最终预测。两个模块虽然引入了少量参数,却保持了不错的检测速率,且能够提升分类网络的性能和稳定性。2.研究基于深度学习的证件照智能分割算法,提出了基于U-Net的改进网络结构和渐进分割网络结构。基于U-Net的改进网络结构利用U-Net结构的优势并结合软分割模型的优点,能够无需三分图进行端到端的训练,并且提出先预测Mask图后预测alpha图的方式能够提升U-Net模型的性能。渐进分割网络在前者基础上提出一种渐进细化思想,通过增加网络输出,使得网络一步步的细化边缘信息。并且,本文利用深监督学习和渐进细化模块来实现,前者提出对每一次输出施加损失函数,后者提出使用前一次输出来优化后一次输出,使模型更多的关注细节区域。提出的模块在引入少量参数且保证检测速率的情况下,提升了模型的性能和稳定性,优于经典的软分割模型Semntic Human Matting。3.基于上述的研究结果,本文开发了一款证件照智能处理系统。本系统可以帮助用户方便快捷的制作出符合标准且合乎心意的证件照。该软件主要提供证件照合规检测、证件照制作等功能。
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