[发明专利]人体属性识别方法、识别模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 201910473033.0 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110175595B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 苏驰;李凯;刘弘也;袁宝煜;邓梦玲 | 申请（专利权）人： | 北京金山云网络技术有限公司;北京金山云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 项京;丁芸 |
| 地址： | 100085 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种人体属性识别方法、识别模型训练方法及装置，其中识别方法包括：获取目标图像，所述目标图像为包含人体的图像；将所述目标图像输入预先训练的人体属性识别模型，得到识别结果；所述识别结果包括多个元素，每个元素对应于一个预设的人体属性，每个元素表示所述目标图像属于对应的人体属性的概率。本发明实施例能够利用更丰富的特征信息对目标图像进行人体属性识别，进一步提高人体属性的识别准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 人体 属性 识别 方法 模型 训练 装置 | ||
【主权项】：
1.一种人体属性识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像，所述目标图像为包含人体的图像；将所述目标图像输入预先训练的人体属性识别模型，得到识别结果；所述识别结果包括多个元素，每个元素对应于一个预设的人体属性，每个元素表示所述目标图像属于对应的人体属性的概率；所述人体属性识别模型包括：语义分割模型和卷积神经网络模型，其中，所述语义分割模型基于预设的分割区域生成与每个所述分割区域对应的区域属性信息；所述卷积神经网络模型提取所述目标图像的特征信息，并基于所述特征信息和所述区域属性信息对所述目标图像进行识别。
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