[发明专利]基于特征提取的图像识别方法及图像识别装置有效
申请号: | 202010142297.0 | 申请日: | 2020-03-04 |
公开(公告)号: | CN111339979B | 公开(公告)日: | 2023-09-19 |
发明(设计)人: | 任逍航;陆进;陈斌;宋晨 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06V40/16 | 分类号: | G06V40/16;G06V40/10;G06V10/46;G06V10/74 |
代理公司: | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人: | 程超 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 特征 提取 图像 识别 方法 装置 | ||
本发明提供一种基于特征提取的图像识别方法,包括以下步骤:响应于图像识别指令,获取待识别对象的图像信息;从所述图像信息中提取第一特征,基于所述第一特征从识别库中获取第一候选记录,其中所述第一候选记录中包含第一参照特征、第二参照特征和对象标识,所述第一候选记录中的第一参照特征与所述第一特征之间的第一相似度大于第一阈值;从所述图像信息中提取第二特征,计算所述第一候选记录中的第二参照特征与所述第二特征之间的第二相似度;基于所述第一相似度,对所述第二相似度进行修正,得到修正相似度;将修正相似度最高的所述第一候选记录作为目标候选记录;将所述目标候选记录中包含的对象标识作为所述图像信息的识别结果进行输出。
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域,特别涉及一种基于特征提取的图像识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质。
背景技术
视频监控在社会生产生活中占有越来越重要的地位,随着人们安全性需求的不断提高,对于从视频监控画面中准确识别目标行人也提出了更高的要求。行人本身具有多种外在表征,如样貌、体型、衣着、携带物等,这些表征都可以作为识别特征来辅助进行行人识别。由于视频中的行人大部分时间难以获得鲁棒性强的面部特征,在传统的行人重识别方法中,大多采用行人的衣着为重识别的外在表征。但是在实际应用中,由于行人衣着会不断变化,如增减衣物以及经常出现建筑物或其它行人遮挡等情况,加上不同摄像头的可能存在的色差,都会显著影响基于衣着表征的行人识别的准确性和查全率。因此,如何提供一种准确、全面的行人识别方案,成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够准确快速识别图像中人物的图像识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质,以解决现有技术中存在的上述缺陷。
为实现上述目的,本发明提供一种基于特征提取的图像识别方法,包括以下步骤:
响应于图像识别指令,获取待识别对象的图像信息;
在能够从所述图像信息中提取到面部特征的情况下,提取所述面部特征,基于所述面部特征从识别库中获取第一候选记录,其中所述第一候选记录中包含面部参照特征、衣着参照特征和对象标识,所述第一候选记录中的面部参照特征与所述面部特征之间的第一相似度大于第一阈值;
在所述第一相似度小于第二阈值的情况下,从所述图像信息中提取衣着特征,计算所述第一候选记录中的衣着参照特征与所述衣着特征之间的第二相似度;其中所述第二阈值大于所述第一阈值;
基于所述第一相似度,对所述第二相似度进行修正,得到修正相似度;
将修正相似度最高的所述第一候选记录作为目标候选记录;
将所述目标候选记录中包含的对象标识作为所述图像信息的识别结果进行输出。
根据本发明提供的图像识别方法,所述基于所述第一相似度,对所述第二相似度进行修正,得到修正相似度的步骤包括:
基于所述第一相似度计算修正值λ,所述修正值λ的计算公式为:
上式中TH为所述第一阈值,α为控制系数,x1为所述第一相似度;
用所述第二相似度乘以所述修正值,得到所述修正相似度S:
S=λx2;
上式中x2为所述第二相似度。
根据本发明提供的图像识别方法,所述从所述图像信息中提取第一特征,基于所述第一特征从识别库中获取第一候选记录的步骤之后,还包括:
在所述第一相似度大于等于第二阈值的情况下,将第一相似度最高的所述第一候选记录作为目标候选记录;
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