[发明专利]视频处理方法及相关装置，图像处理方法及相关装置

摘要

本发明实施例提供视频处理方法及相关装置，图像处理方法及相关装置。涉及人工智能中的计算机视觉技术以及机器学习技术，获取待处理视频生成第一步态能量图，待处理视频中视频帧包括身份待识别的对象；获取身份已知的对象的视频的第二步态能量图；将第一、第二步态能量图输入深度神经网络进行第一步态识别包括提取第一、第二步态能量图各自的身份信息，第一和第二步态能量图的融合步态特征向量；至少根据提取的融合步态特征向量计算相似度；第一步态能量图的身份信息包括第一步态能量图的标识和步态特征向量，第二步态能量图的身份信息包括第二步态能量图的标识和步态特征向量；融合步态特征向量由第一、第二步态能量图的步态特征向量决定。

主权项

1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：获取待处理视频，所述待处理视频中的视频帧包括身份待识别的对象；根据所述待处理视频生成第一步态能量图；获取身份已知的对象的视频的第二步态能量图；所述第一步态能量图和第二步态能量图分别对应唯一的标识；将所述第一步态能量图和第二步态能量图输入深度神经网络，进行第一步态识别；其中，所述第一步态识别包括：提取所述第一、第二步态能量图对应的身份信息，以及，所述第一步态能量图和第二步态能量图的融合步态特征向量；所述第一步态能量图的身份信息包括所述第一步态能量图的标识和所述第一步态能量图的步态特征向量，所述第二步态能量图的身份信息包括所述第二步态能量图的标识和所述第二步态能量图的步态特征向量；所述融合步态特征向量由所述第一步态能量图和第二步态能量图的步态特征向量决定；深度神经网络包括身份信息提取层和融合步态特征向量提取层，身份信息提取层可至少包括第一提取层和第二提取层，第一提取层提取输入的第一步态能量图和第二步态能量的第一级步态特征向量，并将第一级步态特征向量输入第二提取层，由第二提取层提取第一步态能量图和第二步态能量图各自的第二级步态特征向量；融合步态特征向量提取层则将第一步态能量图和第二步态能量图各自对应的第二级步态特征向量进行融合，得到第二级融合步态特征向量；或；融合步态特征向量提取层将输入的深度神经网络的第一步态能量图和第二步态能量图各自对应的第一级步态特征向量进行融合，得到第一级融合步态特征向量，并根据第一级融合步态特征向量提取得到第二级融合步态特征向量；至少根据提取的第二级融合步态特征向量计算所述第一、第二步态能量图的相似度。