[发明专利]一种属性识别方法、装置、设备及介质

说明书

本申请实施提供一种属性识别方法、装置、设备及介质，由于在本申请实施例中，在基于预先训练完成的属性识别模型进行属性识别之前，首先针对获取到的第一待识别图像中的每个像素点，根据该第一待识别图像在LAB颜色空间下每个通道的第一方差与预先保存的标准对照方差的比值，以及预先保存的该像素点对应的标准对照像素点在每个通道的对照数值，和该第一待识别图像在LAB颜色空间下每个通道的第一均值，确定该第一待识别图像的每个像素点在LAB颜色空间下每个通道对应的第一矫正后数值，并基于每个第一矫正后数值，确定矫正后的RGB颜色空间下的第一目标待识别图像，基于该第一目标待识别图像进行属性识别，有效提高了属性识别的准确率。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种属性识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

日常监控视频中的行人具有丰富的属性信息，这些属性信息在图像检索，智慧安防和人机交互等领域具有广泛的应用价值，因此人的属性识别已经成为计算机视觉的热点研究方向。目前如何提升人的属性识别的准确率，增加属性识别能够识别的属性信息的种类数以及在视频中提升属性识别的稳定性已经成为研究重点。

现有技术中，对人的属性识别方法主要是基于一般的卷积神经网络分类识别，基于背景抑制，或者基于损失函数改进的分类网络实现的，这些方法虽然取得了一些效果，但是对于颜色类数据未做统一的矫正，导致对颜色的识别准确率过多依赖图像采集设备采集的图像数据的质量，降低了属性识别的准确率。

因此，如何提高属性识别的准确率成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施提供一种属性识别方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中属性识别的准确率较低的问题。

第一方面，本申请提供了一种属性识别方法，所述方法包括：

确定获取到的第一待识别图像在LAB颜色空间下每个通道的第一均值和第一方差；

针对所述第一待识别图像中的每个像素点，根据LAB颜色空间下每个通道的第一方差与预先保存的标准对照方差的比值，以及预先保存的标准对照像素点集中，该像素点对应的标准对照像素点在每个通道的对照数值和所述第一均值，确定该像素点在LAB颜色空间下每个通道对应的第一矫正后数值；

基于所述第一待识别图像每个像素点在LAB颜色空间下每个通道对应的第一矫正后数值，确定所述第一待识别图像矫正后的RGB颜色空间下的第一目标待识别图像；

将所述第一目标待识别图像输入到预先训练完成的属性识别模型中，根据所述属性识别模型的输出确定识别到的所述第一待识别图像的属性值。

第二方面，本申请提供了一种属性识别装置，所述装置包括：

确定模块，用于确定获取到的第一待识别图像在LAB颜色空间下每个通道的第一均值和第一方差；用于针对所述第一待识别图像中的每个像素点，根据LAB颜色空间下每个通道的第一方差与预先保存的标准对照方差的比值，以及预先保存的标准对照像素点集中，该像素点对应的标准对照像素点在每个通道的对照数值和所述第一均值，确定该像素点在LAB颜色空间下每个通道对应的第一矫正后数值；

矫正模块，基于所述第一待识别图像每个像素点在LAB颜色空间下每个通道对应的第一矫正后数值，确定所述第一待识别图像矫正后的RGB颜色空间下的第一目标待识别图像；

识别模块，用于将所述第一目标待识别图像输入到预先训练完成的属性识别模型中，根据所述属性识别模型的输出确定识别到的所述第一待识别图像的属性值。

第三方面，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备至少包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述任一所述的属性识别方法的步骤。