[發明專利]一種識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201910241280.8
• 申請日: 2019-03-28
• 公開（公告）號: CN111753583A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 項王盟
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 李輝;徐煥

1.一種識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待識別行人圖像；

將所述待識別行人圖像輸入至識別模型組件中，經所述識別模型組件輸出識別結果；所述識別模型組件被設置為利用多個行人樣本圖像與所述行人樣本圖像中的行人身份之間的對應關系訓練得到，且在訓練階段，將從所述行人樣本圖像提取的行人特征向量和所述識別模型組件的分類權重向量歸一化處理成兩個同心超球面。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別模型組件被設置為按照下述方式訓練得到：

獲取多個行人樣本圖像以及所述行人樣本圖像中的行人身份；

構建識別模型組件，所述識別模型組件中設置有網絡參數，所述網絡參數中包括分類權重向量，所述分類權重向量為不同行人身份的類中心向量；

分別提取所述多個行人樣本圖像中的行人特征向量；

將所述行人特征向量和所述分類權重向量歸一化處理成兩個同心超球面；

基于所述多個行人樣本圖像中的行人特征向量，利用所述識別模型組件分別生成所述多個行人樣本圖像的預測結果；

基于所述預測結果與所述行人身份之間的差異，對所述網絡參數進行迭代調整，直至所述差異滿足預設要求。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將從所述行人樣本圖像提取的行人特征向量和所述識別模型組件的分類權重向量歸一化處理成兩個同心超球面，包括：

分別對所述多個行人樣本圖像中的行人特征向量進行歸一化處理，使得所述行人特征向量的終點位于第一超球面上；

分別對所述識別模型組件的分類層的分類權重向量進行歸一化處理，使得所述分類權重向量的終點位于第二超球面上，所述第一超球面和所述第二超球面為同心超球面。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述預測結果與所述行人身份之間的差異，對所述網絡參數進行迭代調整，直至所述差異滿足預設要求，包括：

構建損失角度函數，所述損失角度函數被設置為分類損失角度函數與三元組損失角度函數的加權和；

基于所述損失角度函數，對所述網絡參數進行迭代調整，直至所述損失函數的值滿足預設要求。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述多個行人樣本圖像中的行人特征向量，利用所述識別模型組件分別生成所述多個行人樣本圖像的預測結果，包括：

基于所述行人特征向量構建三元組樣本，所述三元組樣本包括錨樣本、正樣本、負樣本，其中，所述正樣本與所述錨樣本為同一行人身份的夾角最大的行人特征向量，所述負樣本與所述錨樣本為不同行人身份的夾角最小的行人特征向量；

利用所述識別模型組件分別獲取所述三元組樣本的預測結果。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述行人特征向量和所述分類權重向量歸一化處理成兩個同心超球面包括：

對所述多個行人樣本圖像中的行人特征向量進行降維處理；

從將降維處理后的行人特征向量和所述分類權重向量歸一化處理成兩個同心超球面。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別模型組件利用下述方式確定所述識別結果：

提取所述待識別行人圖像的目標行人特征向量；

分別計算所述目標行人特征向量與所述分類權重向量之間的夾角；

根據所述夾角確定對所述待識別行人圖像的所述識別結果。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據所述夾角確定對所述待識別行人圖像的所述識別結果，包括：

在所述夾角小于預設閾值的情況下，確定所述待識別行人圖像的行人身份與所述分類權重向量對應的行人身份為同一行人身份。