[发明专利]服饰属性识别方法、装置及电子设备

说明书

本申请实施例提供一种服饰属性识别方法、装置及电子设备，应用于图像识别技术领域，其中该方法包括：通过预设的识别方式，识别确定待识别图像中包括至少一个目标人物，然后通过预训练的神经网络识别模型对包括至少一个目标人物的待识别图像进行服饰属性识别，得到至少一个目标人物的服饰属性识别结果，即本申请实施例通过预训练的神经网络识别模型，实现了对待识别图像中包括的目标人物的服饰属性的自动识别，从而提升了服饰属性识别的效率，避免了人工识别易出错的问题，同时降低了人工成本。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，具体而言，本申请涉及一种服饰属性识别方法、装置及电子设备。

背景技术

衣服在我国常说的“衣食住行”中排在首位，衣服成为了人们不可或缺的东西，获取目标人物或目标人群的服饰属性信息有着非常重要的价值，如商家可根据获取到的服饰属性信息为客户提供针对性的服装产品，公安机关可通过获取到的目标人物的服饰属性信息快速找到丢失的儿童或迅速确定犯罪嫌疑人等，如何获取目标人物或目标人群的服饰属性信息成为了一个关键问题。

目前，对于如何识别确定目标人物或目标人群的服饰属性信息，现有技术采用人工分类统计的方式获取目标人物或目标对象的服饰属性信息，例如，商家的调研人员通过采集十字路口过往人群的图像，然后人工统计采集的图像中所包含的目标人物的服饰属性信息(如衣服、配饰的颜色、款式等)，从而确定时下流行的服饰，然而，根据现有的人工统计方式获取目标人物或目标人群服饰属性信息，尤其是当需要获取大量人群的服饰信息时，存在效率低下、易出错且人力成本高的问题。

发明内容

本申请提供了一种服饰属性识别方法、装置及电子设备，用于提升服饰属性识别的效率与准确度，本申请采用的技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于神经网络的服饰属性识别方法，该方法包括，

通过预设的识别方式，识别确定待识别图像中包括至少一个目标人物；

通过预训练的神经网络识别模型对包括至少一个目标人物的待识别图像进行服饰属性识别，得到至少一个目标人物的服饰属性识别结果。

具体地，通过预训练的神经网络识别模型对包括至少一个目标人物的待识别图像进行服饰属性识别，得到至少一个目标人物的服饰属性识别结果，包括，

通过预训练的神经网络识别模型对待识别图像中的任一目标人物进行身型区域分割，并针对各身型区域进行服饰属性识别，得到待识别图像中目标人物的服饰属性识别结果。

具体地，通过预训练的神经网络识别模型对包括至少一个目标人物的待识别图像进行服饰属性识别，得到至少一个目标人物的服饰属性识别结果，包括，

对待识别图像进行切分处理，得到至少一个包括单一目标人物的切分图像；

通过预训练的神经网络识别模型对任一包括单一目标人物的切分图像进行服饰属性识别，得到任一切分图像中包括的人物的服饰属性识别结果。

其中，人物的服饰属性识别结果，包括以下至少一项：

服饰类型；服饰颜色；服饰数量；

服饰包括以下至少一项：

衣服、帽子、鞋、配饰。

具体地，通过预设的识别方式，识别确定待识别图像中包括至少一个目标人物，包括，

依据预设的提取频率从图像采集设备采集的视频中提取至少一个图像帧，预设的提取频率是根据统计得到的行人通过图像采集装置所控制区域的平均时长来确定的；

通过预训练的人像检测识别模型对至少一个图像帧进行检测识别，识别确定出至少一个包括至少一个目标人物的待识别图像。