[發明專利]用于人物識別的方法和系統有效
| 申請號： | 201680084297.1 | 申請日： | 2016-04-06 |
| 公開（公告）號： | CN109074472B | 公開（公告）日： | 2020-12-18 |
| 發明（設計）人： | 王曉剛;肖桐;李爽 | 申請（專利權）人： | 北京市商湯科技開發有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204 | 代理人： | 王達佐;王艷春 |
| 地址： | 100084 北京市海淀區中*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用于 人物 識別 方法 系統 | ||
1.一種用于識別圖像中的人物的方法，包括：
通過卷積神經網絡中的特征提取層從所述圖像提取特征圖；
通過所述卷積神經網絡中的關注區域建議層從所述特征圖裁剪出含有候選人物的關注區域；以及
通過所述卷積神經網絡中的人物識別層根據目標人物的預設圖像識別所述關注區域中所含的所述候選人物，以獲取所述候選人物的識別結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其中，在所述根據目標人物的預設圖像識別所述關注區域中所含的所述候選人物之前，還包括：
將所裁剪出的所述關注區域池化為具有固定長度的特征向量。
3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述關注區域建議層和所述人物識別層被同步訓練。
4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述關注區域包含與所述候選人物重疊的限界框；
在所述根據目標人物的預設圖像識別所述關注區域中所含的所述候選人物之前，還包括：對所述限界框的位置進行微調以增強所述限界框與所述候選人物的重疊。
5.根據權利要求1所述的方法，其中，在所述根據目標人物的預設圖像識別所述關注區域中所含的所述候選人物之前，還包括：對所述關注區域進行降采樣處理。
6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述人物識別層包括隨機采樣softmax損失層，且所述人物識別層的訓練包括：
根據所述目標人物的所述預設圖像，對第一訓練集中的多個訓練人物圖像和所述訓練人物圖像的背景進行評分；
根據所述訓練人物圖像和所述背景的得分，從所述第一訓練集選擇子集，其中，所述子集包括所述目標人物和所述背景；
建立包括所述子集中的所述人物圖像和所述背景的得分的第二訓練集；
通過所述隨機采樣softmax損失層基于所述第二訓練集確定損失和梯度；以及
反向傳播所確定的損失和梯度以調整所述人物識別層的參數，直到所述損失和所述梯度收斂為止。
7.一種用于識別圖像中的人物的系統，包括：
存儲器，存儲可執行組件；以及
處理器，電聯接到所述存儲器以執行所述可執行組件，從而執行以下操作：
通過卷積神經網絡中的特征提取層從所述圖像提取特征圖；
通過所述卷積神經網絡中的關注區域建議層從所述特征圖裁剪出含有候選人物的關注區域；以及
通過所述卷積神經網絡中的人物識別層根據目標人物的預設圖像識別所述關注區域中所含的所述候選人物，以獲取所述候選人物的識別結果。
8.根據權利要求7所述的系統，其中，所述處理器還配置為：在所述根據目標人物的預設圖像識別所述關注區域中所含的所述候選人物之前，將所裁剪出的所述關注區域池化為具有固定長度的特征向量。
9.根據權利要求7所述的系統，其中，所述關注區域建議層和所述人物識別層被同步訓練。
10.根據權利要求7所述的系統，其中，所述關注區域包含與所述候選人物重疊的限界框；
所述處理器還配置為：在所述根據目標人物的預設圖像識別所述關注區域中所含的所述候選人物之前，對所述限界框的位置進行微調以增強所述限界框與所述候選人物的重疊。
11.根據權利要求7所述的系統，所述處理器還配置為：在所述根據目標人物的預設圖像識別所述關注區域中所含的所述候選人物之前，對所述關注區域進行降采樣處理。
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