[发明专利]视频处理方法及相关装置，图像处理方法及相关装置

说明书

本发明实施例提供视频处理方法及相关装置，图像处理方法及相关装置。涉及人工智能中的计算机视觉技术以及机器学习技术，获取待处理视频生成第一步态能量图，待处理视频中视频帧包括身份待识别的对象；获取身份已知的对象的视频的第二步态能量图；将第一、第二步态能量图输入深度神经网络进行第一步态识别包括提取第一、第二步态能量图各自的身份信息，第一和第二步态能量图的融合步态特征向量；至少根据提取的融合步态特征向量计算相似度；第一步态能量图的身份信息包括第一步态能量图的标识和步态特征向量，第二步态能量图的身份信息包括第二步态能量图的标识和步态特征向量；融合步态特征向量由第一、第二步态能量图的步态特征向量决定。

本申请为申请日为2018年04月12日，申请号为：201810327638.4，发明名称为：视频处理方法及相关装置，图像处理方法及相关装置的分案申请。

技术领域

本发明涉及步态识别技术领域，具体涉及视频处理方法、视频处理装置、视频处理设备及存储介质，图像处理方法、图像处理装置、图像处理设备及存储介质。

背景技术

步态识别在很多场景下有应用需求。例如，公共场所的户外摄像头很多，但摄像头一般与人距离较远，所拍摄的图像或视频无法通过人脸来进行行人识别。而步态识别技术可根据人的步态特征向量进行行人识别，并不必须基于人脸进行识别，也不需要高清的画质，因此，步态识别技术己成为一个重要的研究方向。

发明内容

本发明实施例提供视频处理方法、视频处理装置、视频处理设备及存储介质，以实现步态识别；进一步的，本发明实施例提供图像处理方法、图像处理装置、图像处理设备及存储介质，以实现姿态识别。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种视频处理方法，包括：

获取待处理视频，所述待处理视频中的视频帧包括身份待识别的对象；

根据所述待处理视频生成第一步态能量图；

获取身份已知的对象的视频的第二步态能量图；所述第一步态能量图和第二步态能量图分别对应唯一的标识；

将所述第一步态能量图和第二步态能量图输入深度神经网络，进行第一步态识别；

其中，所述第一步态识别包括：

提取所述第一、第二步态能量图对应的身份信息，以及，所述第一步态能量图和第二步态能量图的融合步态特征向量；

至少根据提取的融合步态特征向量计算所述第一、第二步态能量图的相似度；

所述第一步态能量图的身份信息包括所述第一步态能量图的标识和所述第一步态能量图的步态特征向量，所述第二步态能量图的身份信息包括所述第二步态能量图的标识和所述第二步态能量图的步态特征向量；所述融合步态特征向量由所述第一步态能量图和第二步态能量图的步态特征向量决定。

一种视频处理装置，包括第一获取单元和步态识别单元；

所述步态识别单元包括深度神经网络；

所述第一获取单元，用于获取待处理视频，所述待处理视频中的视频帧包括身份待识别的对象；根据所述待处理视频生成第一步态能量图，以及，获取身份已知的对象的视频对应的第二步态能量图；所述第一步态能量图和第二步态能量图分别对应唯一的标识；

所述深度神经网络，用于对所述获取单元获取的所述第一步态能量图和第二步态能量图进行第一步态识别；

其中，所述第一步态识别包括：

提取所述第一、第二步态能量图对应的身份信息，以及，所述第一步态能量图和第二步态能量图的融合步态特征向量；

至少根据提取的融合步态特征向量计算所述第一、第二步态能量图的相似度；