基于人脸图像序列的属性识别方法及装置与流程

文档序号:12273010阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于人脸图像序列的属性识别方法,其特征在于,包括:

分别通过卷积神经网络和递归神经网络提取人脸图像序列中的人脸属性特征;

通过机器学习模型选取所述人脸属性特征中的目标人脸属性特征;

获取多个预设分类器分别对所述目标人脸属性特征识别的多个初级属性识别结果;

将所述多个初级识别结果进行融合,生成所述人脸图像序列属性识别的高级识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于人脸图像序列的属性识别方法,其特征在于,在所述分别通过卷积神经网络和递归神经网络提取人脸图像序列中的人脸属性特征之前,所述方法还包括:

获取预设视频;

通过所述人脸检测方式从所述预设视频中提取包含目标人脸图像的图像帧;

通过人脸跟踪方式提取所述图像帧中包含所述目标人脸图像的人脸图像区域;

将所述图像帧中包含所述目标人脸图像的所有人脸图像区域作为所述人脸图像序列。

3.根据权利要求1或2所述的基于人脸图像序列的属性识别方法,其特征在于,所述分别通过卷积神经网络和递归神经网络提取人脸图像序列中的人脸属性特征,包括:

分别通过所述卷积神经网络的卷积操作和池化操作提取所述人脸图像序列中每个人脸图像的特征信息;

通过所述递归神经网络建立的预设模型,获取所述人脸图像序列中时序信息;

根据所述人脸图像序列中每个人脸图像的特征信息和所述时序信息,确定所述人脸图像信息中的人脸属性特征。

4.根据权利要求1所述的基于人脸图像序列的属性识别方法,其特征在于,所述通过机器学习模型选取所述人脸特征中的目标人脸属性特征,包括:

获取所述卷积神经网络的卷积层中全部特征信息,并将所述卷积层中全部特征信息作为候选特征集;

通过所述机器学习模型从所述候选特征集中选取所述目标人脸属性特征。

5.根据权利要求1所述的基于人脸图像序列的属性识别方法,其特征在于,所述多个预设分类器包括:第一分类器和第二分类器;所述第一分类器包括递归神经网络,所述第二分类器包括被预设人脸特征训练样本训练的支持向量机SVM、线性判别式分析LDA或多任务学习模型;

所述获取多个预设分类器分别对所述目标人脸属性特征识别的多个初级属性识别结果,包括:

分别通过所述第一分类器和所述第二分类器对所述目标人脸属性特征进行识别,分别得到第一属性识别结果和第二属性识别结果;

将所述第一识别结果和第二识别结果作为所述初级属性识别结果。

6.一种基于人脸图像序列的属性识别装置,其特征在于,包括:

人脸属性特征提取模块,用于分别通过卷积神经网络和递归神经网络提取人脸图像序列中的人脸属性特征;

目标人脸属性特征提取模块,用于通过机器学习模型选取所述人脸属性特征中的目标人脸属性特征;

初级属性识别结果获取模块,用于获取多个预设分类器分别对所述目标人脸属性特征识别的多个初级属性识别结果;

初级识别结果进行融合模块,用于将所述多个初级识别结果进行融合,生成所述人脸图像序列属性识别的高级识别结果。

7.根据权利要求6所述的基于人脸图像序列的属性识别装置,其特征在于,所述装置还包括:

视频获取模块,用于获取预设视频;

图像帧提取模块,用于通过所述人脸检测方式从所述预设视频中提取包含目标人脸图像的图像帧;

人脸图像区域提取模块,用于通过人脸跟踪方式提取所述图像帧中包含所述目标人脸图像的人脸图像区域;

人脸图像序列确定模块,用于将所述图像帧中包含所述目标人脸图像的所有人脸图像区域作为所述人脸图像序列。

8.根据权利要求6或7所述的基于人脸图像序列的属性识别装置,其特征在于,所述人脸属性特征提取模块,包括:

特征提取子模块,用于分别通过所述卷积神经网络的卷积操作和池化操作提取所述人脸图像序列中每个人脸图像的特征信息;

时序信息获取子模块,用于通过所述递归神经网络建立的预设模型,获取所述人脸图像序列中时序信息;

人脸属性特征确定子模块,用于根据所述人脸图像序列中每个人脸图像的特征信息和所述时序信息,确定所述人脸图像信息中的人脸属性特征。

9.根据权利要求6所述的基于人脸图像序列的属性识别装置,其特征在于,所述目标人脸属性特征提取模块,包括:

特征信息获取子模块,用于获取所述卷积神经网络的卷积层中全部特征信息;

候选特征集确定子模块,用于将所述卷积层中全部特征信息作为候选特征集;

特征选取子模块,用于通过所述机器学习模型从所述候选特征集中选取所述目标人脸属性特征。

10.根据权利要求6所述的基于人脸图像序列的属性识别装置,其特征在于,所述多个预设分类器包括:第一分类器和第二分类器;所述第一分类器包括递归神经网络,所述第二分类器包括被预设人脸特征训练样本训练的支持向量机SVM、线性判别式分析LDA或多任务学习模型;

所述初级属性识别结果获取模块,包括:

识别结果获取子模块,用于分别通过所述第一分类器和所述第二分类器对所述目标人脸属性特征进行识别,分别得到第一属性识别结果和第二属性识别结果;

初级属性识别结果确定子模块,用于将所述第一识别结果和第二识别结果作为所述初级属性识别结果。

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