一种由粗到细的头发分割方法

摘要

从图像中提取出头发区域,能够为头发分析、发型趋势预测等任务提供有利的线索.但是,头发的类内模式非常复杂,并且它与其他物体类间也常因光照复杂、表现特征相似等因素而难以分离.因此,头发分割是一个非常具有挑战性的问题.为了一定程度地解决这些问题,提出了一种由粗到细的头发分割方法.首先,该方法利用最新提出的利用视点进行主动分割(active segmentation with fixation,简称ASF)的方法,粗略提取头发分割的候选范围,保证头发区域的高召回率(准确率也许较低),并由此排除大部分与头发区域难以分离的背景区域;然后,利用特定于当前图像的头发类别信息,使用图割(graph cuts,简称GC)法在限定的范围内进行更加精细的分割.具体地,采用均值漂移(mean shift,简称MS)方法对输入图像进行区域的过分割;然后,利用贝叶斯方法选择一些可靠的、有较大概率属于头发或背景的“种子区域”,针对头发和背景的种子区域,采用支持向量机(support vector machine,简称SVM)在线学习头发和背景的分类器,并将其用于预测每个像素或区域属于头发或背景的概率;最后,将得到的概率用以Graph Cuts的初始化,求解得到最终的头发分割结果.实验结果表明,所提出的头发分割方法能够超越当前提出的头发分割方法.为了验证方法的可推广性,对其进行了一定扩展,并在马、汽车、飞机这3个类别的公开数据库上作了评测,取得了较好的性能.