[发明专利]人体图像的分类方法和装置、电子设备、存储介质、程序

权利要求书

1.一种人体图像的分类方法，其特征在于，包括：

分别对待处理图像进行特征提取和掩码提取操作，获得对应所述待处理图像的图像特征和对应所述待处理图像中人体区域的区域掩码；所述待处理图像中包括至少一个人体区域，所述区域掩码用于突出所述待处理图像中的人体区域；其中，所述区域掩码的生成依赖于到人体关键点的距离，所述区域掩码在所述人体关键点附近取值大，远离关键点取值小；所述人体关键点用于标识待处理图像中人体区域的位置；

融合所述图像特征和所述区域掩码，得到所述人体区域的区域增强特征；

基于分类网络，根据所述区域增强特征获得所述待处理图像的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对待处理图像进行特征提取和掩码提取操作，获得对应所述待处理图像的图像特征和对应所述待处理图像中人体区域的区域掩码，包括：

利用第一神经网络对待处理图像进行特征提取操作，获得对应所述待处理图像的图像特征；

利用第二神经网络对待处理图像进行掩码提取操作，获得对应所述待处理图像中人体区域的区域掩码；所述图像特征与所述区域掩码在长和宽的维度上大小相同。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用第二神经网络对待处理图像进行掩码提取操作，获得对应所述待处理图像中人体区域的区域掩码，包括：

利用第二神经网络对所述待处理图像执行人体关键点检测操作，获得具有人体区域轮廓的关键点特征图；

通过计算所述关键点特征图中所有像素点与所有所述人体关键点的距离获得所述区域掩码。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过计算所述关键点特征图中所有像素点与所有所述人体关键点的距离获得所述区域掩码，包括：

通过计算所述关键点特征图中的像素点与所有所述人体关键点的距离，获得所述像素点的目标距离值；

利用正态分布函数，基于所述像素点的目标距离值获得所述像素点对应的掩码值；

基于所述关键点特征图中所有所述像素点对应的掩码值构成所述区域掩码。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过计算所述关键点特征图中的像素点与所有所述人体关键点的距离，获得所述像素点的目标距离值，包括：

计算所述关键点特征图中的像素点与所述人体关键点的欧式距离，获得多个距离值；

将所述距离值中的最小距离值作为所述像素点的目标距离值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用正态分布函数，基于所述像素点的目标距离值获得所述像素点对应的掩码值，包括：

将所述像素点的目标距离值输入正态分布函数，获得对应所述像素点的掩码中间值；

基于所述掩码中间值计算得到对应所述像素点的掩码值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于掩码中间值计算得到对应所述像素点的掩码值，包括：

将所述得到的掩码中间值加设定值得到对应的掩码值；与所述人体关键点的距离小于预设值的像素点对应的掩码值大于预设阈值，与所述人体关键点的距离大于预设值的像素点对应的掩码值小于预设阈值。

8.根据权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，融合所述图像特征和区域掩码，得到所述人体区域的区域增强特征，包括：

将所述图像特征中的元素与所述区域掩码中对应的元素执行点乘运算，得到所述人体区域的图像特征增强后的区域增强特征；所述图像特征与所述区域掩码在长度维度和宽度维度上的大小相对应，所述元素包括所述图像特征对应的特征图中的像素点或所述图像特征对应的特征向量中的向量值。