基于条件生成对抗网络的手势图像背景去除方法

摘要

在以手势图像为基础的研究中,一个很大的挑战在于去除手势图像中存在的杂乱背景。目前移除图像背景的主流方法是语义分割,但是该方法存在效率低、难以处理精细化的背景移除任务的问题。为提升图像背景移除效率,采用一种基于条件生成对抗网络(GAN)的图像背景移除方法,该方法不再依赖于传统的图像到语义(image2semantics)的复杂处理,而是直接处理图像到图像(image2image)的任务。其利用生成对抗网络中的生成器来生成不带背景的图片,利用判别器来判断生成器输出的图片是否含有背景,通过迭代训练生成器和判别器可以实现两个目的:a)提升判别器对图片是否带背景的识别能力;b)提升生成器移除背景的能力。对收集到的大量手势图片进行了实验,结果表明提出的方法不仅能对不同的手势图片达到较好的背景去除效果,而且该网络简单,训练好的模型具有一定的模型泛化能力和鲁棒性。