[发明专利]客户身份特征识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种客户身份特征识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，该客户身份特征识别方法包括：获取目标客户的视频图像数据；根据所述视频图像数据分别识别出所述目标客户的动作特征以及静态特征；根据所述动作特征以及所述静态特征确定所述目标客户的身份特征，其中，所述身份特征包括：性别以及年龄。本发明通过将客户的动作特征以及静态特征相结合，实现了更为准确的对客户身份特征进行识别的有益效果。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种客户身份特征识别方法及装置。

背景技术

银行网点会针对客户进出网点时进行客户识别以及统计分析，会根据客户的年龄和性别等特征分布进行分别统计以便于分析网点的目标受众群。现在网点摄像头对客户身份特征识别的精准度并不是非常高，对于一些中性打扮，或者中年人识别较容易出现偏差。现有技术缺少一种更为精准的对客户身份特征进行识别的方案。

发明内容

本发明为了解决上述背景技术中的技术问题，提出了一种客户身份特征识别方法及装置。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种客户身份特征识别方法，该方法包括：

获取目标客户的视频图像数据；

根据所述视频图像数据分别识别出所述目标客户的动作特征以及静态特征；

根据所述动作特征以及所述静态特征确定所述目标客户的身份特征，其中，所述身份特征包括：性别以及年龄。

可选的，根据所述视频图像数据识别出所述目标客户的动作特征，具体包括：

从所述视频图像数据中提取出所述目标客户的动作特征帧组；

将所述动作特征帧组输入到预设的动作识别模型中，得到所述目标客户的动作特征，其中，所述动作识别模型为将标注出动作特征的动作特征帧组作为训练数据，并采用预设的第一机器学习模型训练得出的。

可选的，根据所述视频图像数据识别出所述目标客户的静态特征，具体包括：

从所述视频图像数据中提取出所述目标客户的静态特征帧；

将所述静态特征帧输入到预设的静态特征识别模型中，得到所述目标客户的静态特征，其中，所述静态特征识别模型为将标注出静态特征的客户图像作为训练数据，并采用预设的第二机器学习模型训练得出的。

可选的，根据所述动作特征以及所述静态特征确定所述目标客户的身份特征，具体包括：

根据所述动作特征以及所述静态特征生成所述目标客户的特征数据；

将所述特征数据输入到预设的客户身份特征预测模型中，得到所述目标客户的身份特征，其中，所述客户身份特征预测模型为将标注出客户身份特征的客户特征数据作为训练数据，并采用预设的第三机器学习模型训练得出的，所述客户特征数据包含动作特征以及静态特征。

可选的，所述动作特征包括：运动动作特征以及肢体动作特征。

可选的，所述静态特征包括：衣着特征、配饰特征、发型特征以及外貌特征。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种客户身份特征识别装置，该装置包括：

视频图像数据获取模块，用于获取目标客户的视频图像数据；

特征识别模块，用于根据所述视频图像数据分别识别出所述目标客户的动作特征以及静态特征；

身份特征识别模块，用于根据所述动作特征以及所述静态特征确定所述目标客户的身份特征，其中，所述身份特征包括：性别以及年龄。

可选的，所述特征识别模块，包括：