公开(公告)号：CN118071666A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410234400.2

申请日：2024-03-01

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄谦 ,  李桂清 ,  何盛烽

IPC: G06T5/94 ,  G06T5/60 ,  G06V40/16 ,  G06V10/44 ,  G06V10/60 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人脸去阴影方法，方法包括下述步骤：构建自样例光照均衡网络，包括下采样层、多个级联的自样例光照均衡块及解码器；下采样层用于下采样得到特征图；自样例光照均衡块用于获取去除阴影的人脸特征；解码器用于得到无阴影人脸图像；获取带阴影人脸图像的训练数据集，输入自样例光照均衡网络中进行端到端训练，更新网络参数得到训练好的自样例光照均衡网络；将待去阴影人脸图像输入训练好的自样例光照均衡网络中，输出得到无阴影人脸图像。本发明通过建立人脸上阴影区域和无阴影区域之间的对应关系，并提取光照信息调制输入的人脸特征图片，在实现光照均匀的同时保证人脸结构的完整性，实现面部阴影的去除。