[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，所述方法包括：

获取待识别的图像序列，获取所述待识别的图像序列中窗口内的图像帧，所述窗口包括多个连续的图像帧；

确定窗口内第一对象在图像帧与图像帧对应的前向图像帧中的位置重合度，其中所述位置重合度根据第一面积以及第二面积的比值得到，所述第一面积为第一对象在图像帧与图像帧对应的前向图像帧中的重合面积，所述第二面积为第一对象在图像帧与图像帧对应的前向图像帧的位置的并集所占的面积；

当窗口中各个图像帧对应的位置重合度中的一个或多个不大于预设重合度时，则从待识别的图像序列中过滤窗口内的图像帧；

从过滤后得到的图像序列中获取当前图像帧；

获取所述当前图像帧中目标对象的多个目标特征点分别对应的当前位置数据，根据所述当前位置数据得到第一相对位置数据；

获取第二相对位置数据，所述第二相对位置数据根据第一图像帧中,所述目标对象的多个目标特征点分别对应的参考位置数据得到，所述第一图像帧为所述图像序列中，所述当前图像帧的前向图像帧；

根据所述第一相对位置数据以及所述第二相对位置数据得到相对位置变化幅度；

当所述相对位置变化幅度大于预设变化幅度时，确定所述当前图像帧中所述目标对象对应的目标图像区域；

对所述目标图像区域进行分块，得到多个目标图像块；

获取所述目标图像块中的多个目标像素点分别对应的光流信息；

根据所述目标像素点对应的光流信息统计得到各个所述目标图像块分别对应的光流统计信息，作为所述当前图像帧中所述目标对象对应的光流信息，所述光流统计信息包括光流方差以及光流均值；

根据所述目标对象对应的光流信息确定所述目标对象对应的动作识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前图像帧中所述目标对象对应的目标图像区域包括：

根据所述当前位置数据，确定所述当前图像帧中所述目标对象对应的目标图像区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标图像块中的多个目标像素点分别对应的光流信息包括：

从所述图像序列中获取与所述当前图像帧相隔第二预设帧数的前向图像帧，作为第二图像帧；

获取所述目标像素点从所述第二图像帧移动到所述当前图像帧的光流信息，作为所述目标像素点对应的光流信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象对应的光流信息确定所述目标对象对应的动作识别结果包括：

将各个所述目标图像块对应的光流信息作为所述目标对象对应的特征，输入到预先训练得到的动作识别机器学习模型中，得到所述目标对象对应的动作识别结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述动作识别机器学习模型输出的动作识别结果为动作执行成功或者动作执行失败，所述方法还包括：

当所述动作识别结果为动作执行成功时，确定所述目标对象为活体对应的对象。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将各个所述目标图像块对应的光流信息作为所述目标对象对应的特征，输入到预先训练得到的动作识别机器学习模型中，得到所述目标对象对应的动作识别结果包括：

将所述目标图像块的方差以及平均值组成特征数据，将所述特征数据输入到预先训练得到的动作识别机器学习模型中，得到所述目标对象对应的动作识别结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前位置数据得到第一相对位置数据包括：

根据所述当前位置数据得到所述目标对象对应的当前张开指数，作为所述第一相对位置数据；

所述获取第二相对位置数据包括：

获取所述第一图像帧中所述目标对象对应的参考张开指数，作为所述第二相对位置数据，所述参考张开指数根据所述参考位置数据得到。