[發(fā)明專利]人體圖像的分類方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)、程序

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711399693.6
• 申請(qǐng)日: 2017-12-21
• 公開（公告）號(hào): CN108229353B
• 公開（公告）日: 2020-09-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李玉潔;曠章暉;張偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市商湯科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/02
• 代理公司: 北京思源智匯知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11657
• 代理人: 毛麗琴

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人體圖像的分類方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)、程序，其中，方法包括：分別對(duì)待處理圖像進(jìn)行特征提取和掩碼提取操作，獲得對(duì)應(yīng)所述待處理圖像的圖像特征和對(duì)應(yīng)所述待處理圖像中人體區(qū)域的區(qū)域掩碼；所述待處理圖像中包括至少一個(gè)人體區(qū)域；融合所述圖像特征和區(qū)域掩碼，得到所述人體區(qū)域的區(qū)域增強(qiáng)特征；基于分類網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述區(qū)域增強(qiáng)特征獲得所述待處理圖像的分類結(jié)果。本發(fā)明實(shí)施例能夠有效的關(guān)注圖像的局部信息，而不只是根據(jù)全局信息對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)測(cè)待處理圖像的分類結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，尤其是一種人體圖像的分類方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)、程序。

背景技術(shù)

圖像分類是根據(jù)各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類別的目標(biāo)區(qū)分開來的圖像處理方法；通常圖像分類通過利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行定量分析，把圖像或圖像中的每個(gè)像元?jiǎng)潥w為若干個(gè)類別中的某一種，以代替人的視覺判讀。

隨著網(wǎng)絡(luò)直播的流行，網(wǎng)絡(luò)直播的規(guī)范化也已提上日程，對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播的色情監(jiān)控就是其中重要的問題。目前對(duì)于圖像或視頻中的色情監(jiān)控主要基于深度學(xué)習(xí)的方法，直接提取特征并進(jìn)行分類。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人體圖像的分類技術(shù)。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人體圖像的分類方法，包括：

分別對(duì)待處理圖像進(jìn)行特征提取和掩碼提取操作，獲得對(duì)應(yīng)所述待處理圖像的圖像特征和對(duì)應(yīng)所述待處理圖像中人體區(qū)域的區(qū)域掩碼；所述待處理圖像中包括至少一個(gè)人體區(qū)域；所述區(qū)域掩碼用于突出所述待處理圖像中的人體區(qū)域；

融合所述圖像特征和所述區(qū)域掩碼，得到所述人體區(qū)域的區(qū)域增強(qiáng)特征；

基于分類網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述區(qū)域增強(qiáng)特征獲得所述待處理圖像的分類結(jié)果。

在基于本發(fā)明上述方法的另一個(gè)實(shí)施例中，所述分別對(duì)待處理圖像進(jìn)行特征提取和掩碼提取操作，獲得對(duì)應(yīng)所述待處理圖像的圖像特征和對(duì)應(yīng)所述待處理圖像中人體區(qū)域的區(qū)域掩碼，包括：

利用第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待處理圖像進(jìn)行特征提取操作，獲得對(duì)應(yīng)所述待處理圖像的圖像特征；

利用第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待處理圖像進(jìn)行掩碼提取操作，獲得對(duì)應(yīng)所述待處理圖像中人體區(qū)域的區(qū)域掩碼；所述圖像特征與所述區(qū)域掩碼在長(zhǎng)和寬的維度上大小相同。

在基于本發(fā)明上述方法的另一個(gè)實(shí)施例中，所述利用第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待處理圖像進(jìn)行掩碼提取操作，獲得對(duì)應(yīng)所述待處理圖像中人體區(qū)域的區(qū)域掩碼，包括：

利用第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待處理圖像執(zhí)行人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)操作，獲得具有人體區(qū)域輪廓的關(guān)鍵點(diǎn)特征圖；所述人體關(guān)鍵點(diǎn)用于標(biāo)識(shí)待處理圖像中人體區(qū)域的位置；

通過計(jì)算所述關(guān)鍵點(diǎn)特征圖中所有像素點(diǎn)與所有所述人體關(guān)鍵點(diǎn)的距離獲得所述區(qū)域掩碼。

在基于本發(fā)明上述方法的另一個(gè)實(shí)施例中，通過計(jì)算所述關(guān)鍵點(diǎn)特征圖中所有像素點(diǎn)與所有所述人體關(guān)鍵點(diǎn)的距離獲得所述區(qū)域掩碼，包括：

通過計(jì)算所述關(guān)鍵點(diǎn)特征圖中的像素點(diǎn)與所有所述人體關(guān)鍵點(diǎn)的距離，獲得所述像素點(diǎn)的目標(biāo)距離值；

利用正態(tài)分布函數(shù)，基于所述像素點(diǎn)的目標(biāo)距離值獲得所述像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的掩碼值；

基于所述關(guān)鍵點(diǎn)特征圖中所有所述像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的掩碼值構(gòu)成所述區(qū)域掩碼。

在基于本發(fā)明上述方法的另一個(gè)實(shí)施例中，所述通過計(jì)算所述關(guān)鍵點(diǎn)特征圖中的像素點(diǎn)與所有所述人體關(guān)鍵點(diǎn)的距離，獲得所述像素點(diǎn)的目標(biāo)距離值，包括：

計(jì)算所述關(guān)鍵點(diǎn)特征圖中的像素點(diǎn)與所述人體關(guān)鍵點(diǎn)的歐式距離，獲得多個(gè)距離值；

將所述距離值中的最小距離值作為所述像素點(diǎn)的目標(biāo)距離值。