[发明专利]一种人体属性识别方法及装置

权利要求书

1.一种人体属性识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别的目标图像，所述目标图像为目标顾客的逛店图像；

从所述目标图像中，提取表征所述目标顾客的图像特征；

将从所述目标图像中提取的图像特征输入至人体属性识别模型，以识别出所述目标顾客的人体属性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标图像中，提取表征所述目标顾客的图像特征，包括：

利用基于快速区域的卷积网络Faster-RCNN对所述目标图像进行检测，通过池化层输出所述图像特征。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述人体属性识别模型的数量为至少一个，且，

不同的人体属性识别模型基于相同的所述图像特征分别输出对应的人体属性。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述人体属性识别模型，包括：

获取顾客的人体属性训练图像；

提取所述顾客的人体属性训练图像的图像特征；

根据所述顾客的人体属性训练图像的图像特征以及所述顾客的人体属性训练图像对应的人体属性识别标签对初始人体属性识别模型进行训练，生成所述人体属性识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始人体属性识别模型包括全连阶层和非线性变换层。

6.根据权利要求4至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取顾客的人体属性验证图像；

提取所述顾客的人体属性验证图像的图像特征；

将所述顾客的人体属性验证图像的图像特征输入所述人体属性识别模型，获得所述顾客的人体属性验证图像的识别结果；

当所述顾客的人体属性验证图像的识别结果与所述顾客的人体属性验证图像对应的标记结果不一致时，将所述顾客的人体属性验证图像重新作为所述顾客的人体属性训练图像，对所述人体属性识别模型进行更新。

7.一种人体属性识别装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取待识别的目标图像，所述目标图像为目标顾客的逛店图像；

第一提取单元，用于从所述目标图像中，提取表征所述目标顾客的图像特征；

人体属性识别模型，用于基于所述第一提取单元输出的图像特征，识别出所述目标顾客的人体属性。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一提取单元具体用于：

利用基于快速区域的卷积网络Faster-RCNN对所述目标图像进行检测，通过池化层输出所述图像特征。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，

所述人体属性识别模型数量为至少一个，且，

不同的人体属性识别模型基于相同的所述图像特征分别输出对应的人体属性。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取单元，用于获取顾客的人体属性训练图像；

第二提取单元，用于提取所述顾客的人体属性训练图像的图像特征；

训练单元，用于根据所述顾客的人体属性训练图像的图像特征以及所述顾客的人体属性训练图像对应的人体属性识别标签对初始人体属性识别模型进行训练，生成所述人体属性识别模型。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述初始人体属性识别模型包括全连阶层和非线性变换层。