[发明专利]一种服装识别方法及装置

权利要求书

1.一种服装识别方法，其特征在于，所述方法包括：

根据人体骨架检测算法获取图像中人体的人体关键点坐标；

根据待识别服装的类型截取所述人体关键点附近的图像区域的局部区域图像，该局部区域图像由一个或多个关键点及所述关键点之间的相对位置和相对距离决定；

使用深度学习的方式对各个局部区域图像提取服装的局部特征；

使用深度学习的方式对服装整体图像提取服装的全局特征，其中，所述服装整体图像根据现有的服装检测算法或骨架结合点信息获取；

根据相似度计算函数计算所述待识别服装与对比服装的局部特征相似度以及所述待识别服装与所述对比服装的全局特征相似度，包括：采用所述相似度计算函数计算所述待识别服装与所述对比服装的局部区域图像的特征相似度，将各个局部区域图像的特征相似度加权求和，得到所述待识别服装与所述对比服装的局部特征相似度；或者，

将所述图像的各个局部区域图像的图像特征向量拼接成一个整体的局部特征向量；采用所述相似度计算函数计算所述待识别服装与所述对比服装的局部特征相似度；

其中，所述相似度计算函数包括欧式距离或余弦距离；其中，所述欧式距离为所述余弦距离为根据所述局部特征相似度和所述全局特征相似度进行服装识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用深度学习的方式对各个局部区域图像提取特征，包括：

所述局部特征通过特征提取器提取，所述特征提取器通过卷积神经网络获取。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部特征相似度和所述全局特征相似度进行服装识别，包括：

将所述局部特征相似度和所述全局特征相似度加权求和，得到所述待识别服装与所述对比服装的最终相似度；

根据所述最终相似度进行服装识别。

4.一种服装识别装置，其特征在于，所述装置包括：

坐标获取单元，用于根据人体骨架检测算法获取图像中人体的人体关键点坐标；

图像截取单元，用于根据待识别服装的类型截取所述人体关键点附近的图像区域的局部区域图像，该局部区域图像由一个或多个关键点及所述关键点之间的相对位置和相对距离决定；

局部特征提取单元，用于使用深度学习的方式对各个局部区域图像提取服装的局部特征；

全局特征提取单元，用于使用深度学习的方式对服装整体图像提取服装的全局特征，其中，所述服装整体图像根据现有的服装检测算法或骨架结合点信息获取；

相似度计算单元，用于根据相似度计算函数计算所述待识别服装与对比服装的局部特征相似度以及所述待识别服装与所述对比服装的全局特征相似度；包括：采用所述相似度计算函数计算所述待识别服装与所述对比服装的局部区域图像的特征相似度，将各个局部区域图像的特征相似度加权求和，得到所述待识别服装与所述对比服装的局部特征相似度；或者，

将所述图像的各个局部区域图像的图像特征向量拼接成一个整体的局部特征向量；采用所述相似度计算函数计算所述待识别服装与所述对比服装的局部特征相似度；其中，所述相似度计算函数包括欧式距离或余弦距离；其中，所述欧式距离为所述余弦距离为

服装识别单元，用于根据所述局部特征相似度和所述全局特征相似度进行服装识别；其中，所述服装识别单元包括：

求和子单元，用于将所述局部特征相似度和所述全局特征相似度加权求和，得到所述待识别服装与所述对比服装的最终相似度；

识别子单元，用于根据所述最终相似度进行服装识别。