基于RVM 網(wǎng)絡(luò)模型的人像分割程序

左毅博，李心怡

（南華大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖南衡陽(yáng)，421001）

0 引言

自2020 以來(lái)，隨著新冠疫情的暴發(fā)，視頻會(huì)議APP的下載量得到大量增長(zhǎng)，而在會(huì)議軟件中，為了保護(hù)用戶的隱私，通常需要提供背景虛化以及背景替換功能，因此人像分割技術(shù)則是必須研究的重點(diǎn)及難點(diǎn)。視頻人像分割算法是指將視頻分成一幀一幀的圖像，然后再將圖像分割成若干個(gè)特定，具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并將這些感興趣區(qū)域進(jìn)行提取的技術(shù)。它的本質(zhì)是一個(gè)分類(lèi)任務(wù)，區(qū)別于普通物體的區(qū)分，著重于每個(gè)像素點(diǎn)的分類(lèi)。而摳圖（Matting）則是一個(gè)回歸任務(wù)，它的目標(biāo)是求取每個(gè)像素點(diǎn)的透明度。目前在會(huì)議軟件中，主要使用的還是分割算法，但是分割算法存在的最大問(wèn)題就是在前景和背景交叉區(qū)域的邊緣太明顯，沒(méi)有Matting 算法顯得自然。但是目前Matting 技術(shù)也存在許多技術(shù)問(wèn)題有待攻克，比如實(shí)時(shí)性、魯棒性等問(wèn)題。而本文則立足于現(xiàn)有的Matting 技術(shù)，基于健壯的視頻摳圖網(wǎng)絡(luò)模型（Robust Video Matting，RVM），旨在提升會(huì)議視頻中人像的分割效果，為該技術(shù)的后續(xù)發(fā)展起著積極促進(jìn)的作用。本項(xiàng)目專(zhuān)注于快速的人像分割算法，主要目標(biāo)為設(shè)計(jì)一個(gè)摳圖算法且在不使用GPU 的環(huán)境下運(yùn)行，在精細(xì)度、速度和模型大小上取得平衡，并完成模型的工程化，最終產(chǎn)出一個(gè)可執(zhí)行程序，對(duì)視頻或者圖片進(jìn)行摳圖。

1 摳圖算法簡(jiǎn)介

Alpha Matting 算法研究的是如何將一幅圖像中的前景信息和背景信息分離的問(wèn)題，即摳圖。這類(lèi)問(wèn)題是數(shù)字圖像處理與數(shù)字圖像編輯領(lǐng)域中的一類(lèi)經(jīng)典問(wèn)題，廣泛應(yīng)用于視頻編輯與視頻分割領(lǐng)域中。……