技术特征：
技术总结
本发明公开一种基于深度学习的头发分割方法，包括步骤S100获取原始图像；S200对原始图像进行人脸检测，得到人脸关键点；S300利用人脸关键点生成人脸关键部位描述图；S400将原始图像和人脸关键部位描述图合并，获得4通道图像；S500将所述4通道图像输入卷积神经网络模型，通过卷积神经网络模型推断出每个像素点是头发的概率，从而获得头发概率图；S600利用头发概率图对原始图像进行头发分割。本发明能够有效避免传统分割方法的不足，达到较好的头发分割效果，不需要人工干预，实现自动分割；能够对任意分辨率的图像进行分割；占用内存小，运行速度快。
技术研发人员：黄亮
受保护的技术使用者：成都品果科技有限公司
技术研发日：2017.06.22
技术公布日：2017.09.29