[發(fā)明專利]一種基于深層對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的視頻人體屬性識(shí)別方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710835080.6
• 申請(qǐng)日: 2017-09-15
• 公開（公告）號(hào): CN107633223A
• 公開（公告）日: 2018-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 夏春秋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市唯特視科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
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1.一種基于深層對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的視頻人體屬性識(shí)別方法，其特征在于，主要包括屬性分類網(wǎng)絡(luò)(一)；重建網(wǎng)絡(luò)(二)；超分辨率網(wǎng)絡(luò)(三)。

2.基于權(quán)利要求書1所述的一種基于深層對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的視頻人體屬性識(shí)別方法，其特征在于，人的屬性分類方法能夠?qū)W習(xí)對(duì)象不同部分的姿態(tài)歸一化的深特征表示。

3.基于權(quán)利要求書1所述的屬性分類網(wǎng)絡(luò)(一)，其特征在于，通過混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力和基于部分的方法，當(dāng)面對(duì)由姿勢(shì)和視點(diǎn)的影響所支配的無約束圖像時(shí)，對(duì)圖像中的對(duì)象進(jìn)行分解預(yù)測(cè)，賦予其魯棒性。

4.基于權(quán)利要求書3所述的分解預(yù)測(cè)，其特征在于，將輸入圖像I分解為對(duì)應(yīng)于整個(gè)身體和三個(gè)部分塊{p∈P}，三個(gè)部分塊分為頭-肩膀部分，行人的上身和下身，三個(gè)部分塊和整個(gè)身體通過ResNet50網(wǎng)絡(luò)在ImageNet中訓(xùn)練分類基于卷積特征映射得到四部分；計(jì)算特征映射后，劃分出兩個(gè)屬性得分路徑，在第一個(gè)路徑上，使用全身特征映射，以獲得基于整個(gè)人的預(yù)測(cè)得分；將基于部分的技術(shù)合并到第二條路徑中，計(jì)算每個(gè)圖像分區(qū)的預(yù)測(cè)得分，進(jìn)行最大得分操作，為每個(gè)屬性選擇最接近描述性的部分，最后的屬性預(yù)測(cè)是通過將整個(gè)身體得分添加到部分得分來完成的：

Scorei(I)=Scorei(b)+Scorei(P)=ωi,bT·φ(b)+maxp∈Pωi,pT·φ(p)---(1)]]>

ω_i為不同區(qū)域第i屬性的得分權(quán)重，φ(·)表示不同區(qū)域的特征圖；數(shù)據(jù)集中屬性類分布可能不平衡，使用加權(quán)損失進(jìn)行訓(xùn)練。