[发明专利]图像识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，包括：检测待识别图像中的目标物体，获得包含目标物体的第一检测框；检测第一检测框中包含的目标物体上的关键点，获得第一检测框对应的关键点信息；提取第一检测框中包含图像的图像特征，获得第一检测框对应的图像特征信息；将第一检测框对应的关键点信息和图像特征信息进行信息融合处理，得到第一检测框对应的特征融合信息；根据第一检测框对应的特征融合信息对第一检测框中包含的目标物体进行识别，得到第一检测框对应的识别结果。通过上述方法，能够有效提高图像识别的准确度。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

行为是人类之间进行表达与交流的重要方式，因此，人体的行为识别是人机交互的重要研究方向之一，在视频监控、智能家居等领域发挥着重要的作用。随着深度学习技术的不断发展，基于图像识别的行为识别方法受到广泛应用。

现有的图像识别方法通常是基于图像的RGB特征进行识别的。即利用样本图像的RGB特征对识别模型进行训练，然后将待识别图像的RGB特征输入到训练后的识别模型中，以实现对待识别图像的识别。由于图像的RGB特征容易受到背景噪声的干扰，因此，当待识别图像的背景与样本图像的背景差异较大时，识别模型的识别精度较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，可以提高图像识别结果的准确度。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像识别方法，包括：

检测待识别图像中的目标物体，获得包含所述目标物体的第一检测框；

检测所述第一检测框中包含的所述目标物体上的关键点，获得所述第一检测框对应的关键点信息；

提取所述第一检测框中包含图像的图像特征，获得所述第一检测框对应的图像特征信息；

将所述第一检测框对应的关键点信息和图像特征信息进行信息融合处理，得到所述第一检测框对应的特征融合信息；

根据所述第一检测框对应的特征融合信息对所述第一检测框中包含的所述目标物体进行识别，得到所述第一检测框对应的识别结果。

由于图像中的关键点信息不容易受到背景噪声的干扰，因此，本申请实施例中，将检测出的关键点信息和图像特征信息进行融合，得到的特征融合信息中即保留了丰富的图像特征，又不容易受到背景噪声的干扰。那么利用特征融合信息进行图像识别，能够有效避免背景噪声的干扰，有效提高图像识别结果的准确度。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述检测所述第一检测框中包含的所述目标物体上的关键点，获得所述第一检测框对应的关键点信息，包括：

检测所述第一检测框中包含的所述目标物体上的关键点，得到多个关键点各自的坐标数据；

对所述多个关键点各自的坐标数据分别进行归一化处理，得到多个关键点各自的归一化坐标；

将所述多个关键点各自的归一化坐标确定为所述第一检测框对应的关键点信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，关键点的坐标数据包括关键点的横坐标和纵坐标；

关键点的归一化坐标包括关键点的归一化横坐标和归一化纵坐标；

所述对所述多个关键点各自的坐标数据分别进行归一化处理，得到多个关键点各自的归一化坐标，包括：