人体属性识别方法、装置、终端设备及存储介质与流程

本申请属于人体属性识别，尤其涉及一种人体属性识别方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术：

1、人体属性识别通常根据人体图像进行识别，检测出人体后判断人体具备哪种属性的过程。人体属性指示的是人体相关的语义特征，比较常见的人体属性包括性别、年龄、衣服的颜色款式及是否有背包、眼镜等其他配饰。

2、在人体属性识别的过程中，由于行人视角的多样化，采集图片存在遮挡等问题，人体图像中常常存在倾斜和缺失部分。现有技术在人体属性识别的过程中，如果人体图像存在某个部分的缺失，某个属性无法被识别，导致识别模型无法拟合属性数据，从而影响其他未被遮挡属性的识别结果，不利于提高人体属性识别的精确性。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种人体属性识别方法、装置、终端设备及存储介质，有利于提高人体属性识别的精确性。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种人体属性识别方法，所述方法包括：

3、获取待检测的人体图像；

4、识别所述人体图像中的至少一个人体区域，得到每个人体区域对应的区域图像；

5、将所述区域图像输入至对应的区域属性聚合模型中，得到每个人体区域包括的多个属性识别结果，所述区域属性聚合模型根据区域样本图像和对应的多个属性标签训练得到。

6、本申请实施例的第二方面提供了一种人体属性识别装置，所述装置包括：

7、图像获取模块，用于获取待检测的人体图像；

8、区域获取模块，用于识别所述人体图像中的至少一个人体区域，得到每个人体区域对应的区域图像；

9、属性识别模块，将所述区域图像输入至对应的区域属性聚合模型中，得到每个人体区域包括的多个属性识别结果，所述区域属性聚合模型根据区域样本图像和对应的多个属性标签训练得到。

10、本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的人体属性识别方法。

11、本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的人体属性识别方法。

12、本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述第一方面所述的人体属性识别方法。

13、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请提出一种人体属性识别方法，根据人体图像的识别结果得到多个区域，将各所述区域对应的图像输入到区域属性聚合模型中获得属性识别结果，通过分别识别多个区域的属性，使得每一个区域的属性数据都能拟合，当人体图像中某一个区域出现被遮挡的部分时，不影响其他区域属性的识别结果，有利于提高人体属性识别的精确性。

技术特征：

1.一种人体属性识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域属性聚合模型的训练步骤包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异信息，训练所述人体区域对应的区域属性聚合模型，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述人体区域的区域样本图像输入至待训练的区域属性聚合模型中，输出所述区域样本图像的多个预测属性，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照每个预测属性的所属类别，获取所述区域样本图像的多个预测属性和对应属性标签之间的差异信息，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对应属性标签的预设标签值包括正样本标签值和负样本标签值，所述获取损失函数权重包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测属性的属性预测映射值、所述对应属性标签的预设标签值、损失函数权重以及预设的损失函数关系式，获取所述区域样本图像的多个预测属性和对应属性标签之间的差异信息，包括：

8.根据权利要求1至7所述的方法，其特征在于，所述识别所述人体图像中的至少一个人体区域，得到每个人体区域对应的区域图像，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.一种人体属性识别装置，其特征在于，包括：

11.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9任一项所述的方法。

技术总结
本申请适用于人体属性识别技术领域，提供了一种人体属性识别方法、装置、终端设备及存储介质，所述人体属性识别方法，包括：获取待检测的人体图像；识别所述人体图像中的至少一个人体区域，得到每个人体区域对应的区域图像；将所述区域图像输入至对应的区域属性聚合模型中，得到每个人体区域包括的多个属性识别结果，所述区域属性聚合模型根据区域样本图像和对应的多个属性标签训练得到。有利于提高人体属性识别的精确性。

技术研发人员：王忠,周庆标,古川南
受保护的技术使用者：熵基科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8