公开(公告)号：CN111445426B

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202010388604.3

申请日：2020-05-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 张海军 ,  王兴昊 ,  刘琳琳

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/41 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提出了一种基于生成对抗网络模型的目标服装图像处理方法，包括：将样品标准图像和其对应的各样品区域图像配对形成样品配对图像集；根据样品配对图像集，优化生成对抗网络模型的损失函数参数；将待办区域图像输入生成对抗网络模型，输出模版图像；将待办区域图像拉伸形变输出扭曲图像，使扭曲图像与模版图像边框对齐；通过获取像素权重矩阵，对扭曲图像和模版图像进行融合，输出目标服装图像。本发明通过构建基于感知损失函数的生成对抗网络模型和分步图像融合技术，将不同角度和姿态的服装图像转换为姿态端正和纹理增强的目标服装图像，供智能系统搜索使用，改善了目标服装图像质量，提高了智能系统检索精准度。

公开(公告)号：CN111445426A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010388604.3

申请日：2020-05-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 张海军 ,  王兴昊 ,  刘琳琳

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/41 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于生成对抗网络模型的目标服装图像处理方法，包括：将样品标准图像和其对应的各样品区域图像配对形成样品配对图像集；根据样品配对图像集，优化生成对抗网络模型的损失函数参数；将待办区域图像输入生成对抗网络模型，输出模版图像；将待办区域图像拉伸形变输出扭曲图像，使扭曲图像与模版图像边框对齐；通过获取像素权重矩阵，对扭曲图像和模版图像进行融合，输出目标服装图像。本发明通过构建基于感知损失函数的生成对抗网络模型和分步图像融合技术，将不同角度和姿态的服装图像转换为姿态端正和纹理增强的目标服装图像，供智能系统搜索使用，改善了目标服装图像质量，提高了智能系统检索精准度。