[发明专利]角色特性识别网络生成方法及识别方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种角色特性识别网络生成方法，其特征在于，包括：

采用样本人物在至少一种角色特性上的特性类别，对图片数据样本进行标记；其中，所述图片数据样本包含样本人物；

将图片数据样本以及标记的特性类别输入预设的网络结构，训练得到角色特性识别网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的网络结构包括主干网络和多个分支网络，所述将图片数据样本以及标记的特性类别输入预设的网络结构，训练得到角色特性识别网络包括：

将所述图片数据样本输入所述主干网络进行特征提取，得到样本特征数据；

将所述样本特征数据输出至所述多个分支网络；

采用针对所述图片数据样本标记的多种角色特性上的特性类别，训练所述主干网络和多个分支网络，得到所述角色特性识别网络。

3.一种角色特性识别方法，其特征在于，包括：

获取目标人物的图片数据；

将所述图片数据输入角色特性识别网络；

由所述角色特性识别网络识别所述图片数据的至少一种类别的角色特性，输出所述目标人物在至少一种角色特性上的识别结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图片数据包括人脸图片，所述获取目标人物的图片数据包括：

获取所述目标人物的视频数据；

从所述视频数据中抽取至少一个图片；

从所述至少一个图片中识别所述目标人物的人脸区域，提取得到人脸图片。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述角色特性识别网络包括主干网络和多个分支网络，所述由所述角色特性识别网络识别所述图片数据的至少一种类别的角色特性，输出所述目标人物在至少一种角色特性上的识别结果包括：

将所述图片数据输入所述主干网络进行特征提取，得到特征数据；

将所述特征数据输入所述多个分支网络；

根据所述特征数据，由所述多个分支网络分别识别所述目标人物的至少一种角色特性，输出所述识别结果。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别结果包括特性值，所述由所述角色特性识别网络识别所述图片数据的至少一种类别的角色特性，输出所述目标人物在至少一种角色特性上的识别结果包括：

根据所述特征数据，由所述角色特性识别网络输出所述目标人物的各种角色特性对应的特性值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述图片数据包括多个图片，所述方法还包括：

对于每个图片，根据所有各种角色特性对应的特性值，确定设定种数的角色特性及其对应的特性类别；

从所述多个图片确定的特性类别中，选出出现次数最多的设定个数的特性类别，以作为所述识别结果。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述图片数据包括多个图片，所述方法还包括：

将各个图片在各种角色特性对应的特性值分别进行相加，得到各种角色特性对应的总特性值；

根据所述各种角色特性对应的总特性值，选出总特性值最高的设定个数的特性类别，以作为所述识别结果。

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述角色特性包括人物气质。

10.根据权利要求3-9中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取提交的目标角色的目标角色特性；

根据所述识别结果和目标角色特性，对所述目标人物与目标角色进行匹配，得到匹配结果。

11.一种角色特性识别网络生成装置，其特征在于，包括：

标记模块，用于采用样本人物在至少一种角色特性上的特性类别，对图片数据样本进行标记；其中，所述图片数据样本包含样本人物；

训练模块，用于将图片数据样本以及标记的特性类别输入预设的网络结构，训练得到角色特性识别网络。