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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明提出一种基于二分类标签的人像物件的自动增删方法方法和装置，其中，包括：接收人像物件的自动增删请求，确定人像物件的自动增删请求中包括的至少一种人像物件的类型；获取至少一张待修改的人脸图像和至少一张参考人脸图像；对待修改的人脸图像和参考人脸图像进行特征点检测；通过预先训练完成的神经网络中的类型的人像物件的增删模块，确定待修改的人脸图像和参考人脸图像对于类型的人像物件的二分类标签；根据待修改的人脸图像和参考人脸图像的人像物件特征确定所修改的人脸图像的目标人像物件增删方式，根据目标人像物件增删方式对待修改的人脸图像进行修改。本申请提出的方法可以自动化地增删对应的人像物件，便捷性高且训练成本低。

主权项：1.一种基于二分类标签的人像物件的自动增删方法，其特征在于，包括以下步骤：接收人像物件的自动增删请求，并确定所述人像物件的自动增删请求中包括的至少一种人像物件的类型；获取至少一张待修改的人脸图像和至少一张参考人脸图像；对所述待修改的人脸图像和所述参考人脸图像进行特征点检测，以获取所述待修改的人脸图像和所述参考人脸图像的人脸特征点；通过预先训练完成的神经网络中的所述类型的人像物件的增删模块，确定所述待修改的人脸图像和所述参考人脸图像对于所述类型的人像物件的二分类标签，并根据所述人脸特征点和所述二分类标签，确定所述待修改的人脸图像的人像特征和所述类型的人像物件的人像物件特征，以及所述参考人脸图像的所述类型的人像物件的人像物件特征；根据所述待修改的人脸图像和所述参考人脸图像的人像物件特征确定所述待修改的人脸图像的目标人像物件增删方式，并根据所述目标人像物件增删方式对所述待修改的人脸图像进行修改；其中，在所述接收人像物件的自动增删请求之前，还包括：获取第一人脸图像组和第二人脸图像组，所述第一人脸图像组包括多张包含所述类型的人像物件的人脸图像，所述第二人脸图像组包括多张不包含所述类型的人像物件的人脸图像；对所述第一人脸图像组和所述第二人脸图像组进行特征点检测，以获取所述第一人脸图像组和所述第二人脸图像组中各张人脸图像的人脸特征点；利用所述第一人脸图像组、所述第二人脸图像组及其对应的人脸特征点对神经网络进行对抗训练，以获得所述神经网络中的所述类型的人像物件的增删模块；其中，所述根据所述待修改的人脸图像和所述参考人脸图像的人像物件特征确定所述待修改的人脸图像的目标人像物件增删方式，包括：若所述待修改的人脸图像的人像物件特征是包含所述人像物件，且所述参考人脸图像的人像物件特征是不包含所述人像物件，则所述目标人像物件增删方式是删除所述待修改的人脸图像中的所述人像物件；若所述待修改的人脸图像的人像物件特征是不包含所述人像物件，且所述参考人脸图像的人像物件特征是包含所述人像物件，则所述目标人像物件增删方式是向所述待修改的人脸图像中的增加所述人像物件；若所述待修改的人脸图像的人像物件特征是包含所述人像物件，且所述参考人脸图像的人像物件特征是包含所述人像物件，则所述目标人像物件增删方式是将所述待修改的人脸图像中的所述人像物件替换为所述参考人脸图像的人像物件；若所述待修改的人脸图像的人像物件特征是不包含所述人像物件，且所述参考人脸图像的人像物件特征是不包含所述人像物件，则所述目标人像物件增删方式是维持所述待修改的人脸图。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 一种基于二分类标签的人像物件的自动增删方法及装置