[发明专利]一种身份识别方法和相关装置

权利要求书

1.一种身份识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像；

对所述待识别图像中的目标对象进行身份识别，包括：

确定所述目标对象的对象特征；

将所述对象特征分解为身份特征和非关键特征，所述非关键特征为与所述目标对象的身份无关的特征；

根据所述身份特征对所述目标对象进行身份识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用身份识别模型对所述待识别图像中的目标对象进行身份识别，对所述身份识别模型的训练方式如下：

通过身份识别样本对所述身份识别模型进行训练；所述身份识别样本包括多张第一训练图像和所述第一训练图像中对象的标注身份；

在通过第一目标图像对所述身份识别模型进行训练的过程中，将所述第一目标图像分别输入至所述身份识别模型和非关键特征提取模型中，并将所述非关键特征提取模型输出的标准非关键特征与非关键训练特征进行一致性约束，所述非关键训练特征是所述身份识别模型根据所述第一目标图像进行分解得到的非关键特征，所述第一目标图像为所述多张第一训练图像中的任意一张。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用身份识别模型对所述待识别图像中的目标对象进行身份识别，对所述身份识别模型的训练方式如下：

通过身份识别样本对所述身份识别模型进行训练；所述身份识别样本包括多张第一训练图像和所述第一训练图像中对象的标准非关键特征以及标注身份；

在通过第一目标图像对所述身份识别模型进行训练的过程中，将所述第一目标图像的标准非关键特征与非关键训练特征进行一致性约束，所述非关键训练特征是所述身份识别模型对所述第一目标图像进行分解得到的非关键特征，所述第一目标图像为所述多张第一训练图像中的任意一张。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一目标图像中对象的标准非关键特征是根据非关键特征提取模型得到的；

所述非关键特征提取模型是根据非关键特征训练样本进行训练得到的，所述非关键特征训练样本包括多张第二训练图像和所述第二训练图像中对象对应的标准非关键特征。

5.根据权利要求2-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述将所述标准非关键特征与非关键训练特征进行一致性约束，包括：

添加关于所述标准非关键特征与非关键训练特征之间的非关键特征损失函数。

6.根据权利要求2-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在通过所述第一目标图像对所述身份识别模型进行训练的过程中，根据所述第一目标图像的标准非关键特征，确定关于所述第一目标图像中对象的标注身份与训练身份之间的身份损失函数，所述训练身份是根据所述第一目标图像对所述身份识别模型进行训练时得到的身份。

7.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述非关键特征包括拍摄角度特征和表情特征中的一种或多种组合，所述拍摄角度特征用于标识指向拍摄设备的拍摄方向与目标对象的身体朝向间的角度。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述非关键特征包括拍摄角度特征时，所述拍摄角度特征用于标识指向拍摄设备的拍摄方向与目标对象的身体朝向间的角度，所述根据所述第一目标图像的标准非关键特征，确定关于所述第一目标图像中对象的标注身份与训练身份之间的身份损失函数，包括：

根据所述拍摄角度特征对应的拍摄角度，确定所述身份损失函数，其中，所述身份损失函数随着所述拍摄角度的增大而增大。

9.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述将所述对象特征分解为身份特征和非关键特征，包括：

通过正交约束，将所述对象特征分解为身份特征和非关键特征。