[發明專利]基于人物細粒度特征的圖像識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202010655258.0
• 申請日: 2020-07-14
• 公開（公告）號: CN111860250A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 覃俊;羅一凡;帖軍;李子茂;徐勝舟;葉正;馬天宇
• 申請（專利權）人: 中南民族大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 徐進之

本發明涉及圖像處理技術領域，公開了一種基于人物細粒度特征的圖像識別方法及裝置，該方法包括：獲取待識別人物圖像；對待識別人物圖像進行特征提取，獲得人物特征圖層；將人物特征圖層輸入至預設超列特征識別模型中，獲得對應的圖像識別結果；根據圖像識別結果獲取圖像識別準確率；在圖像識別準確率大于或等于預設標準閾值時，將所述圖像識別結果作為基于人物細粒度特征的圖像識別結果。相較于現有技術，利用注意力機制網絡進行圖像處理會導致不能準確獲取關鍵區域信息，從而更不能精準識別圖像類別，而本發明將人物特征圖層輸入至預設超列特征識別模型中，可以精準定位圖像的關鍵區域，以實現快速、準確地獲取人物圖像對應的圖像識別結果。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于人物細粒度特征的圖像識別方法及裝置。

背景技術

在日常生活中，用戶會有對拍攝的圖像進行識別的需求，現有技術中，在針對圖像識別的處理過程中，利用特征提取大量的類別語義特征，這僅適用于粗粒度的圖像分類任務，還會丟失圖像大量底層的位置、紋理及輪廓等空間特征，導致用于細粒度圖像特征定位任務的注意力機制網絡不能高效準確地獲取關鍵區域的信息，不能對人物圖像進行精準識別。因此，如何高效準確地獲取圖像關鍵區域的信息，從而對人物圖像進行精準識別是亟待解決的技術問題。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種基于人物細粒度特征的圖像識別方法及裝置，旨在解決如何高效準確地獲取圖像關鍵區域的信息，從而對人物圖像進行精準識別的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種基于人物細粒度特征的圖像識別方法，所述基于人物細粒度特征的圖像識別方法包括以下步驟：

獲取待識別人物圖像；

對所述待識別人物圖像進行特征提取，獲得人物特征圖層；

將所述人物特征圖層輸入至預設超列特征識別模型中，獲得對應的圖像識別結果；

根據所述圖像識別結果獲取圖像識別準確率；

在所述圖像識別準確率大于或等于預設標準閾值時，將所述圖像識別結果作為基于人物細粒度特征的圖像識別結果。

優選地，所述獲取人物的待識別圖像的步驟之前，還包括：

獲取不同人物對應的圖像訓練集，對所述圖像訓練集進行遍歷，獲得遍歷到的當前訓練圖像；

根據所述當前訓練圖像獲取對應的樣本卷積圖層；

從所述樣本卷積圖層中提取樣本特征圖層；

獲取所述樣本特征圖層對應的圖層像素點集；

通過預設上采樣法對所述圖層像素點集進行疊加處理，獲得樣本超列集；

在遍歷結束時，根據獲得的所有樣本超列集構建樣本超列集集合；

分別對所述樣本超列集集合中的每個樣本超列集進行預處理，獲得樣本目標圖像集合；

獲取所述樣本目標圖像集合包含的各樣本目標圖像對應的樣本人物識別結果；

根據所述訓練圖像集和所述樣本人物識別結果構建預設超列特征識別模型。

優選地，所述分別對所述樣本超列集集合中的每個樣本超列集進行預處理，獲得樣本目標圖像集合的步驟，包括：

對所述樣本超列集集合進行遍歷，獲得遍歷到的當前樣本超列集；

通過預設下采樣法對所述當前樣本超列集進行預處理，獲得目標超列集；

對所述目標超列集進行扁平化處理，獲得目標區域；