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在基于立體視覺的人體建模系統中，背景像素的移除可以減少不必要的立體匹配計算，提高人體模型重建效率。為此，在給定大量具有前景 Alpha蒙板真值的人體圖像作為訓練數據的前提下，提出了一個端到端的深度學網絡，以實現系統采集圖像中人體前景自動摳圖。該深度學習網絡包括2個階段：人體前景分割階段和人體前景lpha摳圖階段。在人體前景分割階段，采用 Mask R-cnn網絡中的目標檢測和掩碼生成2個負載，并結合訓練數據進行遷移學習，得到了適用于人體前景二值化分割的模型網絡。在人體前景 Alpha摳圖階段，采用 Encoder-decoder網絡架構實現 Alpha蒙板的自動預測首先引入核為5的非學習卷積層，以上一個階段的二值化分割結果作為輸入自動得到三分圖 Trimap，再和人體前景訓練數據一起作為此階段摳圖網絡的輸入;經過學習迭代，獲得能夠預測人體前景 Alpha蒙板的模型網絡。在實驗部分，以單幅系統采集人體圖像為輸入，無需額外先驗和人工交互，可以自動估計人體前景 Alpha掩碼結果。用戶測試結果以及與其他方法的對比和分析證明了文中算法的可靠性和魯棒性;同時，該自動摳圖算法還對其他公開數據集的人體圖像進行了掩碼預測，實驗結果表明該算法具有一定的泛化能力。
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