[发明专利]人物属性识别的方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种人物属性识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别的目标图像；

检测所述目标图像中是否包含目标人物的全身区域，获得第一检测结果；

检测所述目标图像中是否包含所述目标人物的人脸区域，获得第二检测结果；

根据所述第一检测结果与所述第二检测结果确定属性识别方式；

根据所述属性识别方式对所述目标图像中的所述目标人物进行属性识别，获得属性识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一检测结果与所述第二检测结果确定属性识别方式，包括：

若所述第一检测结果为所述目标图像中包含所述目标人物的全身区域且所述第二检测结果为所述目标图像中包含所述目标人物的人脸区域时，则确定所述属性识别方式为基于所述目标图像中的所述目标人物的全身区域以及所述目标图像中的所述目标人物的人脸区域对所述目标人物进行属性识别。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性识别方式对所述目标图像中的所述目标人物进行属性识别，获得属性识别结果，包括：

利用预先训练的第一属性识别模型对所述目标图像中的所述目标人物的全身区域进行属性识别，获得第一属性识别结果；

利用预先训练的第二属性识别模型对所述目标图像中的所述目标人物的人脸区域进行属性识别，获得第二属性识别结果；

根据所述第一属性识别结果与所述第二属性识别结果确定针对所述目标人物的属性识别结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一属性识别结果与所述第二属性识别结果确定针对所述目标人物的属性识别结果，包括：

将所述第一属性识别结果中目标属性的取值为目标属性值的概率与所述第二属性识别结果中所述目标属性的取值为所述目标属性值的概率相加获得的属性值的概率之和作为所述目标人物的属性识别结果中所述目标属性值的概率。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一检测结果包括所述目标图像中包含所述目标人物的全身区域的置信度，所述第二检测结果包括所述目标图像中包含所述目标人物的人脸区域的置信度，所述根据所述第一属性识别结果与所述第二属性识别结果确定针对所述目标人物的属性识别结果，包括：

将所述第一属性识别结果中目标属性的取值为目标属性值的概率与所述目标人物的全身区域的置信度相乘，获得所述目标属性值的第一目标概率，将所述第二属性识别结果中所述目标属性的取值为所述目标属性值的概率与所述目标人物的人脸区域的置信度相乘，获得所述目标属性值的第二目标概率；

将所述第一目标概率与所述第二目标概率相加获得的概率之和作为所述目标人物的属性识别结果中所述目标属性值的概率。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一属性识别模型与所述第二属性识别模型均为卷积神经网络模型。

7.根据权利要求3-6任一所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的目标图像之前，所述方法还包括：

获取包含有人物的全身区域的多张第一训练图像，每张第一训练图像标注有对应的第一识别结果，所述第一识别结果包括多个属性以及每个所述属性的属性值的概率；

将所述多张第一训练图像作为所述第一属性识别模型的输入，将所述第一识别结果作为所述第一属性识别模型的输出，对所述第一属性识别模型进行训练，通过第一交叉损失函数对训练结果进行评价，获得第一评价结果；

根据所述第一评价结果更新所述第一属性识别模型中各个参数的权重，获得训练好的所述第一属性识别模型。