[發明專利]用于生成信息的方法和裝置

在審

• 申請號: 201810843246.3
• 申請日: 2018-07-27
• 公開（公告）號: CN109117758A
• 公開（公告）日: 2019-01-01
• 發明（設計）人: 陳日偉
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 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;馬曉亞

1.一種用于生成信息的方法，包括：

獲取包括人體圖像的待識別圖像；

將所述待識別圖像輸入預先訓練的屬性識別模型，獲得所述待識別圖像中的人體圖像所對應的人體的屬性信息，其中，所述屬性識別模型用于表征包括人體圖像的圖像與人體圖像所對應的人體的屬性信息的對應關系，屬性信息用于表征人體的屬性。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述屬性識別模型包括第一屬性識別子模型和第二屬性識別子模型；以及

所述將所述待識別圖像輸入預先訓練的屬性識別模型，獲得所述待識別圖像中的人體圖像所對應的人體的屬性信息，包括：

將所述待識別圖像輸入所述第一屬性識別子模型，獲得用于表征所述待識別圖像所包括的人體圖像在所述待識別圖像中的位置的位置信息及輸出；

將所述待識別圖像和所述第一屬性識別子模型輸出的位置信息輸入所述第二屬性識別子模型，獲得所述待識別圖像中的人體圖像所對應的人體的屬性信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述屬性信息包括以下至少一項：性別信息、年齡信息、膚色信息。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述屬性識別模型通過如下步驟訓練得到：

獲取訓練樣本集，其中，訓練樣本包括包括樣本人體圖像的樣本圖像和針對樣本圖像中的樣本人體圖像預先標注的樣本屬性信息，樣本屬性信息用于表征樣本人體圖像所對應的人體的屬性；

利用機器學習的方法，將訓練樣本集中的訓練樣本的樣本圖像作為輸入，將所輸入的樣本圖像所對應的樣本屬性信息作為期望輸出，訓練得到屬性識別模型。

5.根據權利要求1-4之一所述的方法，其中，所述獲取包括人體圖像的待識別圖像，包括：

獲取對目標人體進行拍攝所獲得的視頻；

從所述視頻所對應的圖像序列中選取圖像作為待識別圖像。

6.一種用于生成信息的裝置，包括：

圖像獲取單元，被配置成獲取包括人體圖像的待識別圖像；

信息生成單元，被配置成將所述待識別圖像輸入預先訓練的屬性識別模型，獲得所述待識別圖像中的人體圖像所對應的人體的屬性信息，其中，所述屬性識別模型用于表征包括人體圖像的圖像與人體圖像所對應的人體的屬性信息的對應關系，屬性信息用于表征人體的屬性。

7.根據權利要求6所述的裝置，其中，所述屬性識別模型包括第一屬性識別子模型和第二屬性識別子模型；以及

所述信息生成單元包括：

第一輸入模塊，被配置成將所述待識別圖像輸入所述第一屬性識別子模型，獲得用于表征所述待識別圖像所包括的人體圖像在所述待識別圖像中的位置的位置信息及輸出；

第二輸入模塊，被配置成將所述待識別圖像和所述第一屬性識別子模型輸出的位置信息輸入所述第二屬性識別子模型，獲得所述待識別圖像中的人體圖像所對應的人體的屬性信息。

8.根據權利要求6所述的裝置，其中，所述屬性信息包括以下至少一項：性別信息、年齡信息、膚色信息。

9.根據權利要求6所述的裝置，其中，所述屬性識別模型通過如下步驟訓練得到：

獲取訓練樣本集，其中，訓練樣本包括包括樣本人體圖像的樣本圖像和針對樣本圖像中的樣本人體圖像預先標注的樣本屬性信息，樣本屬性信息用于表征樣本人體圖像所對應的人體的屬性；

利用機器學習的方法，將訓練樣本集中的訓練樣本的樣本圖像作為輸入，將所輸入的樣本圖像所對應的樣本屬性信息作為期望輸出，訓練得到屬性識別模型。

10.根據權利要求6-9之一所述的裝置，其中，所述圖像獲取單元包括：

視頻獲取模塊，被配置成獲取對目標人體進行拍攝所獲得的視頻；

圖像選取模塊，被配置成從所述視頻所對應的圖像序列中選取圖像作為待識別圖像。