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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于FastPortrait模型的视频人像快速分割方法、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115908794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211030297.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于FastPortrait模型的视频人像快速分割方法、设备和介质是由张肖垚;刘梓康;肖佩;何杰;朱泽勤;曾锋设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FastPortrait模型的视频人像快速分割方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FastPortrait模型的视频人像快速分割方法、设备和介质，方法为：将待分像分割视频分解为连续多帧图像，使用预先训练好的人像分割模型进行人像分割；所述人像分割模型采用编码器‑解码器结构的FastPortrait模型，编码器与解码器在最低层之间设置有记忆匹配模块；所述记忆匹配模块，根据历史图像特征记忆库，对编码器输出的特征图像中的人像特征进行提取和增强处理。本发明可以对视频中的人像进行快速准确地进行预测分割。

本发明授权基于FastPortrait模型的视频人像快速分割方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于FastPortrait模型的视频人像快速分割方法，其特征在于，将待分像分割视频分解为连续多帧图像，使用预先训练好的人像分割模型进行人像分割；所述人像分割模型采用编码器-解码器结构的FastPortrait模型，编码器与解码器在最低层之间设置有记忆匹配模块；所述记忆匹配模块，根据历史图像特征记忆库，对编码器输出的特征图像中的人像特征进行提取和增强处理； 编码器的下采样，采用反转子像素下采样模块： 1对下采样的输入特征图进行1×1卷积，生成通道数为的特征图x'，然后对特征图x'按照式1进行像素分组，得到 zm,n＝xi,j'whereimod2＝mandjmod2＝n1 式中，i、j表示图像的下标索引，m、n用于对像素进行分组表示； 2将特征图zm,n在通道维度进行拼接，得到特征图 3对特征图z进行1×1卷积，将通道数缩减为记为，得到特征图 4对下采样的输入特征图x进行输出通道数为C的降采样操作； 5将步骤3和4的输出进行拼接，而后进行3×3卷积，得到反转子像素下采样输出特征图如式2所示： 式中，表示通道维度拼接操作，F1、F3为1×1卷积和3×3卷积，DS为降采样。

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