[发明专利]特征提取方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种特征提取方法，其特征在于，包括：

获取用户的图像；

将所述图像输入预先确定的增强模型进行增强处理后，得到对应所述图像的关节特征和肢体特征，所述增强处理包括特征融合、特征迁移和特征提炼；

将所述图像输入预先确定的增强模型进行增强处理后，得到对应所述图像的关节特征和肢体特征，包括：

将图像输入至预先确定的提取模型进行特征增强处理，得到增强关节特征和增强肢体特征；

将所述增强关节特征和所述图像对应的目标元素区域输入关节提炼模型，得到对应所述图像的关节特征；

将所述增强肢体特征和所述图像对应的目标元素区域输入肢体提炼模型，得到对应所述图像的肢体特征；

将图像输入至预先确定的提取模型进行特征增强处理，得到增强关节特征和增强肢体特征，包括：

将图像输入至预先确定的主干网络，得到对应所述图像的目标元素区域；

将所述目标元素区域进行特征增强处理，得到增强关节特征和增强肢体特征；

将所述目标元素区域进行特征增强处理，得到增强关节特征和增强肢体特征，包括：

将所述目标元素区域输入至关节模型，得到初增关节特征和关节融合特征，所述关节融合特征为对所述关节模型中关节卷积层集合的特征融合得到，所述关节卷积层集合为所述关节模型中除输出初增关节特征的卷积层外的卷积层，所述初增关节特征为对所述关节融合特征卷积得到；

将所述目标元素区域输入肢体模型，得到初增肢体特征和肢体融合特征，所述肢体融合特征为对所述肢体模型中肢体卷积层集合的特征融合得到，所述肢体卷积层集合为所述肢体模型中除输出初增肢体特征的卷积层外的卷积层，所述初增肢体特征为对所述肢体融合特征卷积得到；

将所述关节融合特征输入关节迁移模型，得到迁移肢体特征，并将所述迁移肢体特征与所述初增肢体特征融合，得到增强肢体特征；

将所述肢体融合特征输入肢体迁移模型，得到迁移关节特征，并将所述迁移关节特征和所述初增关节特征融合，得到增强关节特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关节提炼模型和肢体提炼模型分别包括至少一个卷积层；所述关节迁移模型包括至少一个卷积层，所述肢体迁移模型包括至少一个卷积层，所述关节模型包括至少两个卷积层和一个关节融合层，所述关节融合层将关节卷积层集合的特征进行融合，所述肢体模型包括至少两个卷积层和一个肢体融合层，所述肢体融合层将所述肢体卷积层集合的特征进行融合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将第一设定数量的历史图像、对应各所述历史图像的关节位置和对应各所述历史图像的肢体位置输入待训练提取模型进行训练，得到提取模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将第二设定数量的历史目标元素区域、对应所述历史目标元素区域的历史增强关节特征和历史关节特征输入待训练的关节提炼模型进行训练，得到关节提炼模型；

将第三设定数量的历史目标元素区域、对应所述历史目标元素区域的历史增强肢体特征和历史肢体特征输入待训练的肢体提炼模型进行训练，得到肢体提炼模型。