[發明專利]圖像識別方法、電子設備和計算機可讀介質

在審

• 申請號: 202010147268.3
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN112307868A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 亢樂;包英澤
• 申請（專利權）人: 百度（美國）有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N20/00
• 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

1.一種圖像識別方法，包括：

獲取包含人物對象的圖像作為輸入圖像；

采用已訓練的人體識別模型中的特征提取模塊對所述輸入圖像進行特征提取，所述人體識別模型利用特征提取模塊分別提取由不同類別的攝像頭采集的人體圖像的特征，并且所述人體識別模型基于提取出的所述人體圖像的特征識別所述由不同類別的攝像頭采集的人體圖像是否為同一人物的人體圖像；

將提取出的所述輸入圖像的人體特征與預設的人體特征庫進行匹配，以識別出所述輸入圖像中的人物對象。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

基于所述輸入圖像，對識別出的所述輸入圖像中的人物對象的運動軌跡進行更新。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

響應于確定將所述輸入圖像的人體特征與預設的人體特征庫中的目標人體特征匹配成功，將所述輸入圖像的人體特征添加至所述預設的人體特征庫并與所述目標人體特征關聯至同一身份標識。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述方法還包括：

響應于確定將所述輸入圖像的人體特征與預設的人體特征庫匹配失敗，為所述輸入圖像中的人物對象配置對應的身份標識，將所述輸入圖像的人體特征與對應的身份標識關聯地存入所述預設的人體特征庫。

5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其中，所述人體識別模型是按照如下方式生成的：

獲取樣本數據集，所述樣本數據集包括：由不同類別的攝像頭采集的樣本人體圖像以及所述樣本人體圖像所包含的人物對象的身份標識信息；

構建包含特征提取模塊和判別模塊的機器學習模型，利用所述機器學習模型中的特征提取模塊分別提取輸入的不同樣本人體圖像的特征，基于提取出的樣本人體圖像的特征，利用所述機器學習模型中的判別模塊識別所述樣本數據集中由不同類別的攝像頭采集的樣本人體圖像是否為同一人物的人體圖像，根據輸入所述機器學習模型的樣本人體圖像所包含的人物對象的身份標識信息確定所述機器學習模型的識別誤差，基于所述識別誤差迭代調整所述機器學習模型，以使經過迭代調整的機器學習模型的識別誤差滿足預設的收斂條件；

將所述識別誤差滿足預設的收斂條件的機器學習模型確定為所述人體識別模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述獲取樣本數據集包括：

對由不同類別的攝像頭采集的場景圖像進行人臉檢測，基于檢測出的人臉識別所述場景圖像中包含的人物對象的身份；

基于所述場景圖像以及識別出的所述場景圖像中包含的人物對象的身份生成樣本數據集。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述基于所述場景圖像以及識別出的所述場景圖像中包含的人物對象的身份生成樣本數據集，包括：

將所述場景圖像所包含的各人物對象的圖像分別從所述場景圖像中切割出來，生成樣本人體圖像；

基于對所述場景圖像中包含的人物對象的身份的識別結果，生成對應的樣本人體圖像所包含的人物對象的身份標識信息。

8.根據權利要求5所述的方法，其中，所述預設的人體特征庫按照如下方式構建：

利用所述人體識別模型的特征提取模塊提取所述樣本數據集中的樣本人體圖像的人體特征；

將提取出的樣本人體圖像的人體特征與對應的樣本人體圖像中的人物對象的身份標識信息關聯，并存入所述預設的人體特征庫。

9.一種電子設備，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-8中任一所述的方法。

10.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其中，所述程序被處理器執行時實現如權利要求1-8中任一所述的方法。