[发明专利]一种人体属性识别方法及装置

说明书

本申请公开了一种人体属性识别方法及装置，该方法包括：在获取到待识别的目标图像后，可以从待识别的目标图像中提取出表征目标顾客的图像特征，其中，目标图像指的是目标顾客的逛店图像，然后，将该图像特征输入至预先构建的人体属性识别模型，从而可利用该模型识别出目标顾客的人体属性。可见，本申请通过将提取出的表征待识别的目标图像的图像特征输入至预先构建的人体属性识别模型，可以快速、准确地识别出目标顾客的人体属性(如年龄、姿态等)，进而可以根据目标顾客的这些人体属性为其进行准确的定向商品推荐，促成一些潜在的交易。而不再通过引导顾客注册成为品牌会员的方式来为顾客进行产品推荐，推荐的针对性更强、准确率更高。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种人体属性识别方法及装置。

背景技术

伴随着社会经济的不断高速发展，目前我国已具有数以万计的购物商场和超市等线下购物场所，对于其中的实体零售店来说，由于难以将顾客的线下逛店行为转化为数字化数据进行分析，导致难以对每一位客户进行准确的定向推荐，只能根据店铺整体运营情况，对销售策略进行泛泛的调整，相比于线上零售来说，在运营策略的多样性和精确性上，存在很大的劣势。因此，如何将顾客的逛店行为进行数字化处理和更深度的分析，以便于进行准确的定向商品推荐，成了许多线下商家的强烈需求。

目前对于线下顾客来说，商家通常是引导顾客注册成为其品牌会员，再对顾客的每次购买行为进行分析，以产生有针对性的广告和优惠。这就导致了两个问题的出现：一是只能对已经发生了的交易进行数据分析。然而交易行为只占顾客所有逛店行为的一部分。如何利用顾客的其他逛店行为促成一些潜在的交易是难以实现的；二是只能对已经注册成会员的顾客进行交易数据分析。而注册成会员的顾客本身就具有一定程度的共通性，比如，都倾向于购买某品牌的衣服。在利用这些数据对店铺整体运营情况进行分析时，由于这些数据缺乏足够的代表性，其产生的结论也可能产生一定的偏颇。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种人体属性方法及装置，能够灵活、准确地识别出顾客的人体属性(如年龄、姿态等)。

为解决上述问题，本申请实施例提供的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种人体属性识别方法，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预先构建的人体属性识别模型，以识别出所述目标顾客的人体属性。

可选的，所述从所述目标图像中，提取表征所述目标图像的图像信息的图像特征，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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；