一种基于图像分割技术和深度学习的高融合面部迷彩设计方法

针对传统面部迷彩设计主观性强、背景相似度差等问题,提出一种基于图像分割技术和深度学习的高融合面部迷彩设计方法。利用OpenCV视觉算法库和基于MediaPipe机器学习框架的FaceMesh深度学习模型,构建高融合面部迷彩计算机辅助设计系统。该系统能够准确检测识别面部轮廓和特征点,提取背景特征并构建符合背景特性的迷彩斑块库,实现迷彩斑块在面部自动调用填充,自动生成与背景高度融合且符合面部特性的面部迷彩设计方案。通过建立相似度指标评价体系,对采用上述方法设计的面部迷彩的伪装效果进行了实验验证。结果表明,该方法能够有效提高面部迷彩设计的科学性及伪装效果,为单兵在战场上快速精准地实施面部伪装提供了可靠且有效的方案。