[发明专利]对象身份信息的确定方法、装置、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种对象身份信息的确定方法，其特征在于，包括：

使用目标模型对目标视频进行分析，以确定出所述目标视频中包括的目标对象的图像在每帧图像中的目标位置信息，其中，所述目标模型为使用多组训练数据通过机器学习训练出的，所述多组训练数据中的每组数据包括图像以及图像中的对象的位置信息，所述目标视频为对所述目标对象进行拍摄所得到的视频；

基于所述目标位置信息从所述目标视频中确定出目标帧图像；

对所述目标帧图像进行活体检测，以得到检测结果；

在所述检测结果指示所述目标对象为活体对象的情况下，识别所述目标帧图像，以确定所述目标对象的身份信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标位置信息从所述目标视频中确定出目标帧图像包括：

基于所述目标位置信息对所述每帧图像进行检测，以确定所述每帧图像的评分；

将评分最高的帧图像确定为所述目标帧图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标位置信息对所述每帧图像进行检测，以确定所述每帧图像的评分包括：

对所述每帧图像的所述目标位置信息进行检测，以确定所述每帧图像中的所述目标对象的目标部位的拍摄区域以及所述拍摄区域的图像清晰度；

基于所述拍摄区域以及所述图像清晰度确定所述每帧图像的评分。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用目标模型对每帧图像进行分析，以确定出所述目标对象的图像在所述每帧图像中的所述目标位置信息包括：

提取所述每帧图像的第一特征；

依次利用多个目标层对所述第一特征进行处理，以确定出所述目标对象的图像在所述每帧图像中的所述目标位置信息，其中，所述目标层包括扩展层、深度卷积层以及投影层。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依次利用多个目标层对所述第一特征进行处理，以确定出所述目标对象的图像在所述每帧图像中的所述目标位置信息包括：

利用所述扩展层对所述第一特征进行升维处理，以得到第二特征；

利用所述深度卷积层对所述第二特征进行卷积处理，以得到第三特征；

利用所述投影层对所述第三特征进行降维处理，以得到与所述第一特征维度相同的第四特征；

融合所述第一特征以及所述第四特征，以确定出所述目标位置信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，利用所述深度卷积层对所述第二特征进行卷积处理，以得到第三特征包括：

提取所述第二特征中包括的有效特征；

对所述有效特征进行卷积处理，以得到深度卷积特征；

对所述深度卷积特征进行过滤处理，以得到深度卷积子特征；

将所述深度卷积子特征进行融合，以得到所述第三特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述目标帧图像，以确定所述目标对象的身份信息包括：

将所述目标帧图像与预先存储的存储图像进行比对，以确定所述目标帧图像与所述存储图像的第一相似度；

从所述存储图像中确定出与所述目标帧图像的第一相似度超过预定阈值的目标存储图像，将所述目标存储图像对应的身份信息确定为所述目标对象的身份信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述目标帧图像与预先存储的存储图像进行比对，以确定所述目标帧图像与所述存储图像的第一相似度包括：

提取所述目标帧图像中的所述目标对象的目标特征信息；

将所述目标特征信息与所述存储图像中的对象的存储特征信息进行比对，以确定所述目标特征信息与所述存储特征信息的第二相似度；

将所述第二相似度确定为所述第一相似度。