[發明專利]神經網絡的訓練方法及基于神經網絡的行人屬性識別方法

有效

• 申請號: 201811482879.2
• 申請日: 2018-12-05
• 公開（公告）號: CN109829356B
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 李倩玉;何山;殷兵;劉聰;柳林
• 申請（專利權）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

1.一種神經網絡的訓練方法，其特征在于，包括：

獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包括多個行人圖像樣本；

對所述訓練樣本集中的任意一個行人圖像樣本作身體區域分割，獲取與不同身體區域對應的多個局部圖像樣本，其中，每個局部圖像樣本標注有行人屬性信息；

識別每個局部圖像樣本中身體區域所處的方向信息；

檢測所述行人圖像樣本的性別信息；

根據所述訓練樣本集中任意一個行人圖像樣本的所述多個局部圖像樣本、每個局部圖像樣本的所述方向信息、所述行人圖像樣本的所述性別信息，以及每個局部圖像樣本上標注的行人屬性信息，對多個屬性識別網絡分別作行人屬性特征的學習和訓練，得到與不同身體區域對應的多個屬性識別網絡；

其中，經過訓練后的每個屬性識別網絡用于結合待識別圖像中行人的性別信息，以及所述待識別圖像中每個局部圖像對應的身體區域的方向信息，來識別所述待識別圖像中行人的全身屬性，以及專屬于每個所述身體區域的行人屬性；

所述根據所述訓練樣本集中任意一個行人圖像樣本的所述多個局部圖像樣本、每個局部圖像樣本的所述方向信息、所述行人圖像樣本的所述性別信息，以及每個局部圖像樣本上標注的行人屬性信息，對多個屬性識別網絡分別作行人屬性特征的學習和訓練，得到與不同身體區域對應的多個屬性識別網絡，包括：

將所述訓練樣本集中任意一個行人圖像樣本的目標局部圖像樣本、所述目標局部圖像樣本的方向信息、所述行人圖像樣本的性別信息，以及所述目標局部圖像樣本上標注的目標行人屬性信息，輸入至目標屬性識別網絡，以使所述目標屬性識別網絡學習行人圖像的全身屬性特征以及專屬于目標身體區域的行人屬性特征；

其中，對于所述多個局部圖像樣本中輸入至所述目標屬性識別網絡的所述目標局部圖像樣本，所述目標局部圖像樣本對應的目標身體區域與所述目標屬性識別網絡對應的目標身體區域相同，所述目標屬性識別網絡為所述多個屬性識別網絡中的任意一個屬性識別網絡。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標屬性識別網絡包括對應不同方向的多個方向支路網絡；

所述將所述訓練樣本集中任意一個行人圖像樣本的目標局部圖像樣本、所述目標局部圖像樣本的方向信息、所述行人圖像樣本的性別信息，以及所述目標局部圖像樣本上標注的目標行人屬性信息，輸入至目標屬性識別網絡，以使所述目標屬性識別網絡學習行人圖像的全身屬性特征以及專屬于目標身體區域的行人屬性特征，包括：

將所述訓練樣本集中任意一個行人圖像樣本的目標局部圖像樣本、所述目標局部圖像樣本的方向信息、所述行人圖像樣本的性別信息，以及所述目標局部圖像樣本上標注的目標行人屬性信息，輸入至目標方向支路網絡，以使目標方向支路網絡學習行人圖像的全身屬性特征以及專屬于處于目標方向的所述目標身體區域的行人屬性特征；

其中，所述目標方向支路網絡為所述多個方向支路網絡中的任意一個對應目標方向的方向支路網絡，其中，所述目標方向為所述不同方向中的任意一個方向。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述目標屬性識別網絡還包括方向分類網絡；

所述將所述訓練樣本集中任意一個行人圖像樣本的目標局部圖像樣本、所述目標局部圖像樣本的方向信息、所述行人圖像樣本的性別信息，以及所述目標局部圖像樣本上標注的目標行人屬性信息，輸入至目標屬性識別網絡，以使所述目標屬性識別網絡學習行人圖像的全身屬性特征以及專屬于目標身體區域的行人屬性特征，還包括：

將所述訓練樣本集中任意一個行人圖像樣本的目標局部圖像樣本、所述目標局部圖像樣本的方向信息，輸入至所述方向分類網絡，以使所述方向分類網絡學習所述目標身體區域的方向信息；

獲取經過訓練后的所述方向分類網絡對輸入的任意一個局部圖像樣本所識別到的多個方向預測結果；

將所述多個方向預測結果中目標方向預測結果，輸入至目標方向支路網絡，以使目標方向支路網絡學習行人圖像的全身屬性特征以及專屬于處于目標方向的所述目標身體區域的行人屬性特征。