(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211404624.0 (22)申请日 2022.11.10 (71)申请人 六度云计算有限公司 地址 215000 江苏省苏州市工业园区星湖 街328号创意产业园9幢40 3室 (72)发明人 王迟　杨帆　梁从象　 (74)专利代理 机构 苏州谨和知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32295 专利代理师 叶栋 (51)Int.Cl. G06T 11/00(2006.01) G06N 20/00(2019.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06V 10/56(2022.01) (54)发明名称 一种基于机器学习模型的证件照合成方法 和系统 (57)摘要 本说明书实施例提供一种基于机器学习模 型的证件照合成方法和系统， 属于图像处理技术 领域， 该系统包括数据获取模块， 用于获取包含 有人脸的待处理图像及目标证件照的相关信息； 类别判断模块， 用于识别待处理图像的类型； 人 脸提取模块， 用于根据待处理图像的类型， 通过 对应的机器学习模型从待处理图像中提取待处 理人脸图像； 合成模块， 用于基于待处理人脸图 像和目标证件照的相关信息， 生成目标证件照， 具有帮助用户快速合成证件照， 避免用户多次去 照相馆拍摄， 且其无需用户掌握较高的照片处理 技能， 可简化用户操作， 提高用户体验的优点。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115457163 A 2022.12.09 CN 115457163 A 1.一种基于 机器学习模型的证件照合成系统， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取包 含有人脸的待处 理图像及目标证件照的相关信息； 类别判断模块， 用于识别所述待处 理图像的类型； 人脸提取模块， 用于根据所述待处理图像的类型， 通过对应的机器学习模型从所述待 处理图像中提取待处 理人脸图像； 合成模块， 用于基于所述待处理人脸图像和所述目标证件照的相关信息， 生成所述目 标证件照。 2.如权利要求1所述的一种基于机器学习模型的证件照 合成系统， 其特征在于， 所述系 统还包括深度图像获取模块， 所述深度图像获取模块包括多个深度图像获取终端， 其中， 所 述深度图像获取终端用于获取深度图像； 所述系统还 包括多个用户终端， 其中， 所述用户终端用于上传二维图像； 所述类别判断模块识别所述待处 理图像的类型， 包括： 根据所述待处理图像的来源， 确定所述待处理图像的父类型， 其中， 所述父类型为所述 深度图像或所述 二维图像。 3.如权利要求2所述的一种基于机器学习模型的证件照 合成系统， 其特征在于， 所述类 别判断模块识别所述待处 理图像的类型， 还 包括： 当根据所述待处理图像的来源， 确定所述待处理图像的父类型为所述二维图像时， 根 据所述待处理图像的像素的颜色分量， 确定所述待处理图像的子类型， 其中， 所述子类型为 证件照或生活照； 所述人脸提取模块根据 所述待处理图像的类型， 通过对应的机器学习 模型从所述待处 理图像中提取待处 理人脸图像， 包括： 所述待处理图像的父类型为所述深度图像时， 通过深度信 息抠图模型基于所述待处理 图像的深度信息及像素的颜色 分量提取所述待处 理人脸图像； 所述待处理图像的子类型为所述证件照时， 通过证件照抠图模型从所述待处理图像中 提取待处 理人脸图像； 所述待处理图像的子类型为所述生活照时， 通过生活照抠图模型从所述待处理图像中 提取待处 理人脸图像。 4.如权利要求3所述的一种基于机器学习模型的证件照 合成系统， 其特征在于， 所述人 脸提取模块获取 所述证件照抠图模型， 包括： 生成初始证件照抠图模型； 获取多个样本图像， 基于所述多个样本图像生成多个训练样本及多个测试样本； 通过所述多个训练样本及多个测试样本完成所述初始证件照 抠图模型的训练及测试， 生成所述证件照抠图模型。 5.如权利要求4所述的一种基于机器学习模型的证件照 合成系统， 其特征在于， 所述人 脸提取模块基于所述多个样本图像生成多个训练样本及多个测试样本， 包括： 对所述多个样本 图像进行预处理， 其中， 所述预处理至少包括去重复图像及去遮挡图 像； 基于预处 理后的多个样本图像生成多个训练样本及多个测试样本 。 6.如权利要求2 ‑5任意一项所述的一种基于机器学习模型的证件照合成系统， 其特征权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457163 A 2在于， 所述深度图像获取终端包括人体感应组件、 图像采集组件及微控制器， 其中， 所述人 体感应组件用于感应目标区域内是否存在人体， 所述微控制器用于在所述人体感应组件感 应所述目标区域内存在人体时， 开启所述图像采集组件 采集包含有人脸的深度图像。 7.如权利要求6所述的一种基于机器学习模型的证件照 合成系统， 其特征在于， 所述深 度图像获取终端还 包括特征采集组件及高度调整组件； 所述图像采集组件设置在所述高度调整组件上； 所述特征采集组件用于采集所述目标区域内的人体的身高特 征； 所述微控制器还用于在所述人体感应组件检测到所述目标区域内存在人体时， 开启所 述特征采集组件 采集所述目标区域内的人体的身高特 征； 所述微控制器还用于基于所述特征采集组件采集的所述目标区域内的人体的身高特 征， 控制所述高度调整组件调整所述图像采集组件的高度； 所述控制器还用于在所述高度调 整组件调整完所述图像采集组件的高度后， 开启所述 图像采集组件 采集包含有人脸的深度图像。 8.如权利要求3 ‑5任意一项所述的一种基于机器学习模型的证件照合成系统， 其特征 在于， 所述人脸提取模块包括多个边缘计算单元及环网架构， 所述深度图像获取终端通过 所述环网架构提供的环网将获取的深度图像发送至所述 边缘计算单 元； 所述边缘计算单元用于通过所述深度信息抠图模型基于所述待处理图像的深度信息 及像素的颜色 分量提取所述待处 理人脸图像。 9.如权利要求1 ‑5任意一项所述的一种基于机器学习模型的证件照合成系统， 其特征 在于， 所述目标证件照的相关信息 至少包括背景颜色信息及尺寸信息； 所述合成模块基于所述待处理人脸图像和所述目标证件照的相关信 息， 生成所述目标 证件照， 包括： 通过所述背景颜色信息及所述尺寸信息， 选择从模板数据库中获取目标背景模板图 像， 其中， 所述模板数据库用于存 储多个背景模板图像； 通过生成对抗网络模型根据 所述待处理人脸图像和所述目标背景模板图像， 生成所述 目标证件照。 10.一种基于 机器学习模型的证件照合成方法， 其特 征在于， 包括： 获取包含有人脸的待处 理图像及目标证件照的相关信息； 识别所述待处 理图像的类型； 根据所述待处理图像的类型， 通过对应的机器学习 模型从所述待处理图像中提取待处 理人脸图像； 基于所述待处 理人脸图像和所述目标证件照的相关信息， 生成所述目标证件照。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457163 A 3