Human Hair Segmentation In The Wild Using Deep Shape Prior

Autor: Yan, Yongzhe, Berthelier, Anthony, Duffner, Stefan, Naturel, Xavier, Garcia, Christophe, Chateau, Thierry
Přispěvatelé: COMputers that SEE (COMSEE), Image, système de perception, robotique (ISPR), Institut Pascal (IP), SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut Pascal (IP), SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Extraction de Caractéristiques et Identification (imagine), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Wisimage [Clermont-Ferrand], Institut Pascal - Clermont Auvergne (IP), Sigma CLERMONT (Sigma CLERMONT)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sigma CLERMONT (Sigma CLERMONT)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pascal - Clermont Auvergne (IP), Sigma CLERMONT (Sigma CLERMONT)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sigma CLERMONT (Sigma CLERMONT)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Multimedia content-based indexing (TEXMEX), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pascal (IP), SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), YAN, Yongzhe
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop (CVPR Workshop)
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop (CVPR Workshop), Jun 2019, Long Beach, United States
Popis: International audience; Virtual human hair dying is becoming a popular Augmented Reality (AR) application in recent years. Human hair contains diverse color and texture information which can be significantly varied from case to case depending on different hair styles and environmental lighting conditions. However, the publicly available hair segmentation datasets are relatively small. As a result, hair segmentation can be easily interfered by the cluttered background in practical use. In this paper, we propose to integrate a shape prior into Fully Convolutional Neural Network (FCNN) to mitigate this issue. First, we utilize a FCNN with an Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) module [1] to find a human hair shape prior based on a specific distance transform. In the second stage, we combine the hair shape prior and the original image to form the input of a symmetric encoder-decoder FCNN to get the final hair segmentation output. Both quantitative and qualitative results show that our method achieves state-of-the-art performance on the publicly available LFW-Part and Figaro1k datasets.
Databáze: OpenAIRE
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