[發(fā)明專(zhuān)利]用于虛擬人物的識(shí)別方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810974768.7
• 申請(qǐng)日: 2018-08-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109241980A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙昊;張默
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京陌上花科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/46
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京卓唐知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11541
• 代理人: 唐海力;李志剛

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于虛擬人物的識(shí)別方法及裝置。該方法包括提取待識(shí)別圖像中虛擬人物的位置信息；根據(jù)所述位置信息分割出虛擬人物圖像；對(duì)所述虛擬人物圖像執(zhí)行虛擬人物預(yù)設(shè)分類(lèi)，其中，所述虛擬人物預(yù)設(shè)分類(lèi)中至少包括：圖像深度學(xué)習(xí)分類(lèi)和圖像特征提取分類(lèi)；以及根據(jù)分類(lèi)處理結(jié)果識(shí)別出虛擬人物。本申請(qǐng)解決了缺乏有效地虛擬人物識(shí)別方法的技術(shù)問(wèn)題。通過(guò)本申請(qǐng)能夠提升虛擬人物識(shí)別準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種用于虛擬人物的識(shí)別方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著深度學(xué)習(xí)的的出現(xiàn)和快速發(fā)展，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的物體檢測(cè)和物體分類(lèi)的準(zhǔn)確率有了非常大幅度的提升。一方面是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在提取特征上有了更強(qiáng)的能力，另一方面是因?yàn)椴粩嗟挠泻Ａ繄D片數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，使深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練不會(huì)造成過(guò)擬合。

發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，對(duì)于虛擬人物的檢測(cè)問(wèn)題,由于公開(kāi)數(shù)據(jù)集都是關(guān)于現(xiàn)實(shí)生活中的圖片，因而沒(méi)有關(guān)于虛擬人物的數(shù)據(jù)集。進(jìn)而無(wú)法在大數(shù)據(jù)上進(jìn)行提前訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程中容易發(fā)生過(guò)擬合。進(jìn)一步，影響通過(guò)深度學(xué)習(xí)提取到的高級(jí)特征與虛擬人物特征不能適應(yīng)。

針對(duì)相關(guān)技術(shù)中缺乏有效地虛擬人物識(shí)別方法的問(wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)的主要目的在于提供一種用于虛擬人物的識(shí)別方法及裝置，以解決缺乏有效地虛擬人物識(shí)別方法的問(wèn)題。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面，提供了一種用于虛擬人物的識(shí)別方法。

根據(jù)本申請(qǐng)的用于虛擬人物的識(shí)別方法包括：提取待識(shí)別圖像中虛擬人物的位置信息；根據(jù)所述位置信息分割出虛擬人物圖像；對(duì)所述虛擬人物圖像執(zhí)行虛擬人物預(yù)設(shè)分類(lèi)，其中，所述虛擬人物預(yù)設(shè)分類(lèi)中至少包括：圖像深度學(xué)習(xí)分類(lèi)和圖像特征提取分類(lèi)；以及根據(jù)分類(lèi)處理結(jié)果識(shí)別出虛擬人物。

進(jìn)一步地，提取待識(shí)別圖像中虛擬人物的位置信息包括：采集預(yù)設(shè)影像信息中的虛擬人物視頻截圖以及圖像標(biāo)注特征；根據(jù)所述虛擬人物視頻截圖和所述圖像標(biāo)注特征訓(xùn)練用于檢測(cè)虛擬人物位置的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型；以及通過(guò)所述深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型執(zhí)行位置檢測(cè)任務(wù)得到虛擬人物圖像位置，其中，在所述深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型中去除分類(lèi)分支。

進(jìn)一步地，根據(jù)所述位置信息分割出虛擬人物圖像包括：根據(jù)訓(xùn)練好的用于提取虛擬人物圖像位置的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型從待檢測(cè)圖像中分割出虛擬人物且保存分割后的所述虛擬人物圖像。

進(jìn)一步地，對(duì)所述虛擬人物圖像執(zhí)行虛擬人物預(yù)設(shè)分類(lèi)包括：通過(guò)所述虛擬人物圖像訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型；根據(jù)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型提取虛擬人物的高級(jí)特征；以及檢測(cè)出虛擬人物類(lèi)別。

進(jìn)一步地，對(duì)所述虛擬人物圖像執(zhí)行虛擬人物預(yù)設(shè)分類(lèi)包括：提取待檢測(cè)的虛擬人物圖片中SIFT特征；根據(jù)所述SIFT特征和圖像標(biāo)注特征訓(xùn)練得到分類(lèi)器；以及根據(jù)所述分類(lèi)區(qū)分所述虛擬人物的類(lèi)別。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本申請(qǐng)的另一方面，提供了一種用于虛擬人物的識(shí)別裝置。

根據(jù)本申請(qǐng)的用于虛擬人物的識(shí)別裝置包括：提取模塊，用于提取待識(shí)別圖像中虛擬人物的位置信息；分割模塊，用于根據(jù)所述位置信息分割出虛擬人物圖像；分類(lèi)模塊，用于對(duì)所述虛擬人物圖像執(zhí)行虛擬人物預(yù)設(shè)分類(lèi)，其中，所述虛擬人物預(yù)設(shè)分類(lèi)中至少包括：圖像深度學(xué)習(xí)分類(lèi)和圖像特征提取分類(lèi)；以及識(shí)別模塊，用于根據(jù)分類(lèi)處理結(jié)果識(shí)別出虛擬人物。

進(jìn)一步地，所述提取模塊包括：采集單元，用于采集預(yù)設(shè)影像信息中的虛擬人物視頻截圖以及圖像標(biāo)注特征；第一訓(xùn)練單元，用于根據(jù)所述虛擬人物視頻截圖和所述圖像標(biāo)注特征訓(xùn)練用于檢測(cè)虛擬人物位置的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型；以及位置單元，用于通過(guò)所述深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型執(zhí)行位置檢測(cè)任務(wù)得到虛擬人物圖像位置，其中，在所述深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型中去除分類(lèi)分支。