IT思维

相信每个姑娘都希望找到一个适合自己的口红颜色，希望找到一个合适的发型和颜色，为自己增光添彩的美丽妆容。

但在真正化妆完成之前我们是没办法提前看到妆容的效果的。特别是对于染发来说，在没有比染了一个不适合的颜色更让人难过的了。

但不用担心，人工智能会来帮忙。强大的人工智能已经在这个领域帮助爱美的女性尝试多种不同的妆容，甚至实时的欣赏自己在不同发色下的美丽。这不仅改善了顾客的体验，更从根本上改变了美容美发和化妆品行业的市场形态，AI甚至可以根据用户的肤色、发型推荐适合的化妆，让顾客满意的同时提升销量。毕竟人们都很难拒绝更加美丽的自己~~

这篇文章将主要介绍如何用深度学习对人物的发色进行实时的改变呈现，其核心技术是基于深度学习的头发高精度分割，即利用深度学习识别出图像中的头发部分并生成精确的颜色掩膜。

由于头发和性别、年龄、种族以及周围环境都有着较大的关系，在加上头发的非刚体特性和较为随机的分布，基于图像的自动头发分割一直是一项充满挑战的工作。

自动头发分割的实现主要分为四大类：第一种是基于种子像素和预训练分类器的方法，但这种方法在低对比度的时候表现不好；第二种方法是利用初略头发掩膜的匹配和优化方法；第三种是基于材质和问题的分割；最后一种是基于启发式的方法。但这些方法都存在一定的问题，难以在实时商用系统中精确的分割出头发区域并上色。

基于深度学习的图像分割方法能将不同类别的区域从图像中分割出来。这其中包括非监督学习（如聚类）和监督学习的方法（需要利用标记数据来训练算法）。在论文中作者训练出了深度网络模型来从图像中分割出头发和非头发区域，同时还利用了启发式算法（在没有大量标记训练数据的时候）生成数据标签来训练网络，实现了较好的头发分割效果。

作者首先利用生成模型来对特征进行抽取，同时对神经网络的权重进行预训练。

最后得到了头发出现可能性较高的先验概率分布图。

随后利用启发式方法对头发分割神经网络进行训练，前两个阶段为训练，后面三个输入分类阶段，具体的顺序如下：

• 根据启发式方法生成正负训练数据；
• 利用生成的数据训练模型；
• 将输入图像分为固定大小的图像片；
• 对图像片进行分类；
• 最后利用后处理，将结果进行修剪、联通和填充，最终得到头发分割结果。

下图是生成训练样本的过程，其中第二行和第三行是大小两种头发样本：

神经网络架构如下图所示，基本上是一个二分类模型，输入是4*4（4*4*3=48）的图像片，中间每一层包含96个隐含单元，最后分类出输入片层头发和非头发的概率。

经过训练后得到的头发分割结果。

下图是另一篇论文2的结果：

头发的精确分割可以为美发行业带来更多的机会，例如可以将这一技术集成到镜子中，让客户尝试不同的发型。市场上已经出现了一些基于人工智能的美妆类app应用。

目前modiface和image-matrics等公司都在这个领域不断开发新的商业机会，并将AI应用于更加精准的人脸跟踪、眼睛和嘴唇定位，为女性提供更多关于美丽的解决方案。