[發(fā)明專利]對(duì)象識(shí)別方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010764888.1
• 申請(qǐng)日: 2020-08-03
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111738362B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-12-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱翔宇;羅振波;付培;吉翔
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 成都睿沿科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 唐正瑜

本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供一種對(duì)象識(shí)別方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，對(duì)象識(shí)別方法包括：獲取目標(biāo)圖像的整體特征和對(duì)照?qǐng)D像的整體特征，并計(jì)算目標(biāo)圖像和對(duì)照?qǐng)D像在整體特征上的相似度；獲取目標(biāo)圖像的非關(guān)鍵特征和對(duì)照?qǐng)D像的非關(guān)鍵特征，并計(jì)算目標(biāo)圖像和對(duì)照?qǐng)D像在非關(guān)鍵特征上的相似度；從目標(biāo)圖像和對(duì)照?qǐng)D像在整體特征上的相似度中減去二者在非關(guān)鍵特征上的相似度，得到最終相似度；利用最終相似度識(shí)別目標(biāo)圖像中的對(duì)象。該方法通過(guò)相似度相減，在兩幅圖像的整體特征中削弱了非關(guān)鍵特征，強(qiáng)化了關(guān)鍵特征，而強(qiáng)化關(guān)鍵特征的影響體現(xiàn)在最終相似度中，從而基于該最終相似度進(jìn)行目標(biāo)圖像中的對(duì)象識(shí)別準(zhǔn)確率較高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種對(duì)象識(shí)別方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

跨攝像頭的對(duì)象識(shí)別是人工智能領(lǐng)域的一類常見(jiàn)任務(wù)。例如，在行人重識(shí)別任務(wù)中，通過(guò)行人的外觀特征檢索多個(gè)攝像頭下屬于同一個(gè)人的圖像；又例如，在外觀尋車任務(wù)中，通過(guò)車輛的外觀特征檢索多個(gè)攝像頭下屬于同一輛車的圖像。

可見(jiàn)，對(duì)象識(shí)別的關(guān)鍵步驟是確定兩幅圖像中的對(duì)象是否為同一對(duì)象（例如，同一個(gè)人、同一輛車）。在現(xiàn)有技術(shù)中，一般是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像的特征，然后計(jì)算兩幅圖像的特征間的相似度進(jìn)行判斷。然而，這些現(xiàn)有方法的識(shí)別準(zhǔn)確率并不是很高。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例的目的在于提供一種對(duì)象識(shí)別方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，以改善上述技術(shù)問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)?zhí)峁┤缦录夹g(shù)方案：

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種對(duì)象識(shí)別方法，包括：獲取目標(biāo)圖像的整體特征和對(duì)照?qǐng)D像的整體特征，并計(jì)算所述目標(biāo)圖像和所述對(duì)照?qǐng)D像在整體特征上的相似度；獲取所述目標(biāo)圖像的非關(guān)鍵特征和所述對(duì)照?qǐng)D像的非關(guān)鍵特征，并計(jì)算所述目標(biāo)圖像和所述對(duì)照?qǐng)D像在非關(guān)鍵特征上的相似度；從所述目標(biāo)圖像和所述對(duì)照?qǐng)D像在整體特征上的相似度中減去所述目標(biāo)圖像和所述對(duì)照?qǐng)D像在非關(guān)鍵特征上的相似度，得到最終相似度；利用所述最終相似度識(shí)別所述目標(biāo)圖像中的對(duì)象。

在上述方法中，非關(guān)鍵特征可以指那些不能用于精確區(qū)分目標(biāo)圖像中的對(duì)象和對(duì)照?qǐng)D像中的對(duì)象的特征，因此從兩幅圖像在整體特征上的相似度中減去兩幅圖像在非關(guān)鍵特征上的相似度，相當(dāng)于在兩幅圖像的整體特征中削弱了非關(guān)鍵特征，強(qiáng)化了關(guān)鍵特征（可以理解為能夠用于精確區(qū)分目標(biāo)圖像中的對(duì)象和對(duì)照?qǐng)D像中的對(duì)象的特征），而對(duì)關(guān)鍵特征的強(qiáng)化體現(xiàn)在計(jì)算得到的最終相似度中，從而基于該最終相似度進(jìn)行目標(biāo)圖像中的對(duì)象識(shí)別能夠達(dá)到較高的準(zhǔn)確率。

在第一方面的一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述目標(biāo)圖像的整體特征和所述對(duì)照?qǐng)D像的整體特征分別是利用預(yù)訓(xùn)練的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)圖像和所述對(duì)照?qǐng)D像進(jìn)行特征提取后得到的；和/或，所述目標(biāo)圖像的非關(guān)鍵特征和所述對(duì)照?qǐng)D像的非關(guān)鍵特征分別是利用預(yù)訓(xùn)練的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)圖像和所述對(duì)照?qǐng)D像進(jìn)行特征提取后得到的。

圖像的整體特征和非關(guān)鍵特征均可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行提取，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的學(xué)習(xí)和泛化能力，能夠提取到更多深層次的特征。注意，未提取兩類不同的特征，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)采取不同的方式進(jìn)行訓(xùn)練。

在第一方面的一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括：對(duì)所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練，監(jiān)督信號(hào)設(shè)置為訓(xùn)練樣本中對(duì)象的ID；和/或，對(duì)所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練，監(jiān)督信號(hào)設(shè)置為訓(xùn)練樣本中所述非關(guān)鍵特征所表征的屬性的值。

ID是用于區(qū)分對(duì)象相同或不同的基本屬性，要確定對(duì)象的ID需要將圖像中蘊(yùn)含的特征作為一個(gè)整體進(jìn)行判斷，從而將監(jiān)督信號(hào)設(shè)置為訓(xùn)練樣本中對(duì)象的ID，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到圖像整體特征的提取方法。