[发明专利]基于二维人体姿态估计的行人服饰颜色识别方法及装置在审
| 申请号： | 201810792576.4 | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN110263605A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 蔡晓东;黄朝光 | 申请（专利权）人： | 桂林远望智能通信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 姜海荣 |
| 地址： | 541001 广西壮族自治区桂林市七星*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于二维人体姿态估计的行人服饰颜色识别方法及装置，该方法包括：获取待识别的二维静态的行人图像；根据人体姿态估计算法定位出所述行人图像中行人关键点位置信息，根据所述行人关键点位置信息确定行人上衣和裤子颜色区域；将所述行人上衣和裤子颜色区域的图像输入至预设的卷积神经网络，提取颜色区域特征；将所述颜色区域特征，通过softmax分类器进行颜色分类识别，获得所述行人图像中行人服饰颜色。本发明基于深度学习的行人姿态估计算法定位行人关键点位置信息，可以更准确地得到行人上衣和裤子颜色区域，从而更准确地识别行人服饰颜色，具有更高的鲁棒性，在刑事案件侦查中起到了积极的作用。 | ||
| 搜索关键词： | 颜色区域 关键点位置信息 人体姿态 二维 服饰 裤子 上衣 颜色识别 图像 卷积神经网络 姿态估计算法 估计算法 图像输入 刑事案件 颜色分类 分类器 鲁棒性 预设 学习 | ||
【主权项】：
1.基于二维人体姿态估计的行人服饰颜色识别方法，其特征在于，包括：获取待识别二维静态的行人图像；根据人体姿态估计算法定位出所述行人图像中行人关键点位置信息，根据所述行人关键点位置信息确定行人上衣和裤子颜色区域；将所述行人上衣和裤子颜色区域的图像输入至预设的卷积神经网络，提取颜色区域特征；将所述颜色区域特征，通过softmax分类器进行颜色分类识别，获得所述行人图像中行人服饰颜色。
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