[發明專利]人體屬性識別方法、系統、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010138380.0
• 申請日: 2020-03-03
• 公開（公告）號: CN111414812A
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發明（設計）人: 朱禹萌;陸進;陳斌;宋晨
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015
• 代理人: 王勇

1.一種人體屬性識別方法，其特征在于，包括：

獲取訓練圖像，并根據預設的人體檢出模型和預設的屬性識別模型對所述訓練圖像進行人體檢出和屬性識別，以得到所述訓練圖像的人體圖像坐標向量和人體屬性向量；

建立初始屬性識別神經網絡，并將所述訓練圖像和所述人體圖像坐標向量輸入到所述初始屬性識別神經網絡，以對所述初始屬性識別神經網絡進行人體檢出的訓練，從而得到第一屬性識別神經網絡和多個特征矩陣，其中，所述初始屬性識別神經網絡包括人體檢出參數和屬性識別參數；

將所述多個特征矩陣和所述人體屬性向量輸入到所述第一屬性識別神經網絡以對所述第一屬性識別神經網絡進行屬性識別的訓練，從而得到第二屬性識別神經網絡；

將所述訓練圖像、所述人體圖像坐標向量和所述人體屬性向量輸入到所述第二屬性識別神經網絡以對所述第二屬性識別神經網絡進行人體檢出與屬性識別的聯合訓練，從而得到目標屬性識別神經網絡；

獲取待識別圖像，并根據所述目標屬性識別神經網絡對所述待識別圖像進行識別，以得到所述待識別圖像的人體屬性值。

2.根據權利要求1所述的人體屬性識別方法，其特征在于，所述根據預設的人體檢出模型和預設的屬性識別模型對所述訓練圖像進行識別，以得到所述訓練圖像的人體圖像坐標向量和人體屬性向量，包括：

根據所述人體檢出模型對所述訓練圖像進行人體檢出，以得到所述訓練圖像中的人體圖像和人體圖像坐標向量；

根據所述屬性識別模型對所述人體圖像進行屬性識別，以得到所述人體圖像的人體屬性向量。

3.根據權利要求2所述的人體屬性識別方法，其特征在于，所述根據所述屬性識別模型對所述人體圖像進行屬性識別，以得到所述人體圖像的人體屬性向量，包括：

將所述人體圖像輸入至所述屬性識別模型中，以使所述屬性識別模型中的各個神經層對所述人體圖像進行卷積、池化和全連接操作，并得到多個屬性識別結果；

查找預設的屬性和屬性對照表，以得到與每個屬性識別結果對應的目標屬性值；

將多個目標屬性值組成所述人體圖像的人體屬性向量。

4.根據權利要求1所述的人體屬性識別方法，其特征在于，所述將所述訓練圖像和所述人體圖像坐標向量輸入到所述初始屬性識別神經網絡以對所述初始屬性識別神經網絡進行人體檢出的訓練，包括：

將所述訓練圖像輸入到所述初始屬性識別神經網絡進行預處理、卷積和池化以得到所述多個特征矩陣和目標人體圖像輸出，并根據所述目標人體圖像輸出和所述人體圖像坐標向量對所述人體檢出參數進行更新，以得到所述第一屬性識別神經網絡。

5.根據權利要求1所述的人體屬性識別方法，其特征在于，所述將所述多個特征矩陣和所述人體屬性向量輸入到所述第一屬性識別神經網絡以對所述第一屬性識別神經網絡進行屬性識別的訓練，從而得到第二屬性識別神經網絡，包括：

根據所述屬性識別參數對所述多個特征矩陣進行計算，以得到目標屬性值輸出；

根據所述目標屬性值輸出和所述人體屬性向量對所述屬性識別參數進行更新，以得到所述第二屬性識別神經網絡。