[发明专利]一种识别目标对象的方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种识别目标对象的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及信息识别领域；其中，该方法包括：获取当前时间节点目标对象的特征信息；通过预训练过的时间特征信息模型对特征信息进行识别，并与特征信息库中预存的目标对象的特征信息进行相似度比对；当相似度超出预设的阈值时，目标对象识别成功，并自动将当前时间节点目标对象的特征信息更新至特征信息库中；预训练过的时间特征信息模型根据更新后的特征信息库自动进行优化和再训练。采用本申请公开的方法能够实现目标对象无感知的情况下，基于预训练过的时间特征信息模型不断识别特征信息并更新特征信息库，同时不断提高识别精度，而且对用户的配合度要求较低，使用体验更佳。

技术领域

本发明涉及信息识别领域，具体涉及一种识别目标对象的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

现有技术中目标识别这项技术普遍应用在身份识别、密码解锁等领域，通常采用的方法是先提取目标对象的特征并对目标对象建立可靠的模型，然后分别建模；但是这些特征会随着时间的推移而发生变化(例如渐渐衰老、胡须变化、头发覆盖、脸部装饰变化等)，而这些变化会导致的目标识别通过率下降和识别速度变慢等问题；为了维持目标识别率和识别速度需要持续不断的进行有感知、有目的的采集、更新相关样本和模型，这就需要投入大量的时间和精力，成本较高，体验不佳。

发明内容

本发明旨在提供一种识别目标对象的方法、装置、电子设备及存储介质，其能够克服现有技术的缺陷。本发明的发明目的通过以下技术方案得以实现：

本申请实施例的第一方面提供了一种识别目标对象的方法，包括：

获取当前时间节点目标对象的特征信息；

通过预训练过的时间特征信息模型对所述特征信息进行识别，并与特征信息库中预存的目标对象的特征信息进行相似度比对；

当相似度超出预设的阈值时，目标对象识别成功，并自动将所述当前时间节点目标对象的特征信息更新至所述特征信息库中；

所述预训练过的时间特征信息模型根据更新后的所述特征信息库自动进行优化和再训练。

在一些实施例中，所述特征信息是指能够随着时间变化而变化的信息。

在一些实施例中，所述特征信息包括：内在特征信息和/或外在特征信息；

所述内在特征信息包括人脸特征信息、动作特征信息、声音特征信息中的至少一种；

所述外在特征信息包括体态特征信息、步态特征信息、发型特征信息、服饰特征信息、首饰特征信息中的至少一种。

在一些实施例中，所述人脸特征信息、所述动作特征信息、所述体态特征信息、所述步态特征信息、所述发型特征信息、所述服饰特征信息及所述首饰特征信息均由至少一个局部特征信息组成。

在一些实施例中，所述时间特征信息模型还用于在对目标对象识别的同时，预估所述目标对象在特定时间的特征信息。

在一些实施例中，所述方法还包括：通过预训练过的识别模型对所述特征信息进行识别，并将所述特征信息及识别结果存入所述特征信息库中。

本申请实施例的第二方面提供了一种时间特征信息模型的训练方法，包括：

从特征信息库中提取目标对象的特征信息，基于时间序列和所述特征信息的类型对所述特征信息进行分类；

基于所述时间序列对分类后的特征信息进行训练，至少生成一个时间特征信息模型。

本申请实施例的第三方面提供了一种识别目标对象的装置，包括：

获取模块，用于获取当前时间节点目标对象的特征信息；