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龍圖騰網獲悉北京金沙江科技有限公司申請的專利一種將人像照片自動處理為標準證件照片的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120147111B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510224890.2，技術領域涉及：G06T3/04；該發明授權一種將人像照片自動處理為標準證件照片的方法是由胡國志;谷子良設計研發完成，并于2025-02-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種將人像照片自動處理為標準證件照片的方法在說明書摘要公布了：本發明的一種將人像照片自動處理為標準證件照片的方法，屬于計算機視覺和圖像處理技術領域，具體為將人像照片進行自動處理為證件照片的技術，能夠自動調節人物體態，使人物雙眼與肩膀齊平的技術。該技術涉及人臉檢測、關鍵點定位、圖像旋轉、背景合成、圖像分割、肩膀關鍵點檢測與位置調整等領域，具體應用于證件照片自動生成。本發明提供一種將人像照片自動處理為標準證件照片的方法，有別于傳統的手工處理，能夠將人像照片自動處理為符合標準要求的證件照片，且能自動調節人物體態，使人物雙眼與肩膀齊平，免去了傳統手工處理的繁瑣，提高了處理效率，節省了人工，并且處理精度更高。

本發明授權一種將人像照片自動處理為標準證件照片的方法在權利要求書中公布了：1.一種將人像照片自動處理為標準證件照片的方法，其特征在于：包括如下步驟， 步驟S1：輸入人像照片，使用預先訓練的人臉關鍵點檢測模型，進行人臉關鍵點檢測，定位出雙眼所在坐標； 步驟S2：根據雙眼所在坐標，計算出所需旋轉的方向與角度，確保雙眼在水平方向上的對齊； 步驟S3：使用摳圖模型進行精度摳圖，生成出透明背景人像圖，將透明背景人像圖進行旋轉，得到人眼對齊后的透明背景人像圖， 所述摳圖模型用于將前景從背景中精確分離，生成高質量的透明背景人像圖，摳圖模型包括共享編碼器模塊、金字塔池化模塊、語義上下文分支模塊、高分辨率細節分支模塊，摳圖模型的骨干網絡采用的是高分辨率網絡，同時也作為共享編碼器使用，在骨干網絡最后一個階段的輸出被送入金字塔池化模塊，以獲取更豐富的語義上下文信息， 所述語義上下文分支模塊由五個塊組成，每個塊包括卷積、批歸一化、激活函數以及一個雙線性上采樣模塊，語義上下文分支的輸出還被用于語義分割任務的監督，該任務包含前景、背景和過渡區域三類， 所述高分辨率細節分支的輸入由共享編碼器的中間特征經過上采樣操作后拼接而成， 所述共享編碼器在不同層級提取的中間特征首先通過上采樣操作恢復到相同的分辨率，然后將這些特征圖在通道維度上進行拼接，形成高分辨率細節分支的初始輸入， 所述語義上下文分支模塊的語義上下文特征圖和所述高分辨率細節分支模塊的細節特征圖進行引導流處理，所述引導流處理是將來自語義上下文分支的語義上下文特征圖和高分辨率細節分支的細節特征圖拼接后，送入包含卷積、批歸一化、修正線性單元激活函數及卷積、批歸一化、S形激活函數，生成引導圖，然后，將引導圖與高分辨率細節分支的細節特征圖進行點乘和相加操作，生成高分辨率細節下一階段的特征圖， 語義上下文分支的116和14分辨率的中間特征中引入引導流，引導流將來自語義上下文分支的語義上下文特征圖和高分辨率細節分支的細節特征圖拼接后，送入包含卷積、批歸一化、修正線性單元激活函數及卷積、批歸一化、S形激活函數，生成引導圖， 將引導圖與高分辨率細節分支的細節特征圖進行點乘和相加操作，生成高分辨率細節下一階段的特征圖，總的交叉熵損失函數見公式（2）： 2 其中表示總的交叉熵損失；c表示類別索引；i表示像素的索引；表示圖像中的所有像素的位置集合；表示第i個像素在類別c上的真實標簽值；表示第i個像素在類別c上的預測概率；表示的自然對數；表示屬于前景類別；表示屬于背景類別；表示屬于第三個類別的像素位置集合； 步驟S4：根據旋轉結果裁剪透明背景人像圖，并將透明背景與標準背景合成，處理為標準證件照片； 步驟S5：使用預先訓練的人體肩膀關鍵點檢測模型，檢測標準證件照左右肩膀的關鍵點， 通過使用標注工具對人像圖中的關鍵部位進行標注，以人臉為中心左右兩側分別有12個關鍵點，每個標注點都要賦予唯一的標簽，以確保標記信息的準確性與規范性，標注的圖像數據需要與相應的標簽信息一起轉化為可用于模型訓練的文本格式，整理好標注數據后，需要將所有人像圖及其對應的標簽信息整理成完整的訓練數據集； 步驟S6：根據左右肩膀關鍵點坐標，計算肩膀平均高度與預設參考高度的差值，確定需要調整的一側肩膀， 根據所獲取的左右肩膀關鍵點的坐標，首先分別計算左側和右側肩膀的平均高度，接著，設定一個預設值作為肩膀的參考高度，并將左右兩側肩膀的平均高度分別與參考高度進行比較，計算出每一側肩膀與參考高度之間的高度差值，并取其絕對值，通過比較兩側高度差值的大小，將差值較大的一側確定為需要調整的“調整側”，并將該側的系列關鍵點定義為“調整前關鍵點”， 根據調整前關鍵點與另一側肩膀關鍵點的相對位置關系，逐一計算調整后的關鍵點坐標，具體來說，調整后關鍵點的橫坐標保持與調整前關鍵點一致，以確保橫向位置的準確性；而調整后關鍵點的縱坐標則調整為與另一側對應關鍵點的縱坐標一致，以實現垂直方向的對齊，這一調整過程旨在保證兩側肩膀及其相關關鍵點的對稱性，同時優化整體結構的準確性和均衡性，確保模型在人體關鍵點的檢測與標注任務中的精度和一致性； 步驟S7：通過局部形變算法，對需要調整的肩膀關鍵點進行調整，使其高度與參考值對齊，獲得原始圖像的雙眼與肩膀齊平結果圖， 根據調整前的肩膀關鍵點與目標調整后關鍵點的坐標，選取圖像中的肩膀區域作為待調整區域，并將肩膀關鍵點定義為控制點，根據控制點的位置和分布，構建一個覆蓋整個圖像的變形網格，通過分析控制點與網格節點之間的關系，計算控制點與目標調整后位置之間的偏移量，確定變形過程中需要施加的形變參數， 根據上述形變參數，利用網格內插值方法逐個計算圖像中每個像素點在變形后的位置，對完成形變計算的圖像進行整體重構，生成調整后圖像，調整后的圖像中，雙眼與肩膀的相對位置達到水平對齊的效果。

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