[发明专利]一种行人属性识别方法、装置、存储介质及终端

说明书

本发明公开了一种行人属性识别方法、装置、存储介质及终端，所述方法包括：获取目标行人图像；将所述目标行人图像输入至预先训练的行人属性识别模型中，所述行人属性识别模型是基于第一数据样本和第二数据样本训练生成，所述第二数据样本是将所述第一数据样本输入到预先训练的风格迁移模型中所生成；输出所述目标行人图像对应的各属性值。因此，采用本发明实施例，由于第二数据样本是将第一数据样本输入至风格迁移模型中生成的，利用相似度高的数据样本对行人属性识别模型进行训练后，当使用行人属性识别模型进行行人属性识别时输出的行人图像对应的各属性值将会更加准确。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种行人属性识别方法、装置、存储介质及终端。

背景技术

近年来，基于人的图像识别分析技术取得了广泛的应用，例如年龄识别、公安防和门禁系统等。图像中的行人体型判断，是对行人进行语义描述的一个重要属性，即检测一张行人图片或视频中行人的身高、胖瘦等体型特征。

目前，行人属性识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是视频监控中结构化分析的重要组成部分。在当前的行人属性识别中，利用包含行人属性标注信息的数据训练出的识别模型进行识别时，由于这种识别模型在训练过程中采集的数据样本对行人的属性标注的不够丰富，当对大量的数据样本进行标注时，浪费时间，增加了成本。因此利用该模型进行识别后导致识别后的结果不够准确。

发明内容

本发明实施例提供了一种行人属性识别方法、装置、存储介质及终端。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

第一方面，本发明实施例提供了一种行人属性识别方法，所述方法包括：

获取目标行人图像；

将所述目标行人图像输入至预先训练的行人属性识别模型中，所述行人属性识别模型是基于第一数据样本和第二数据样本训练生成，所述第二数据样本是将所述第一数据样本输入到预先训练的风格迁移模型中所生成；

输出所述目标行人图像对应的各属性值。

可选的，所述获取目标行人图像之前，还包括：

获取第一数据样本和目标测试数据样本；

创建风格迁移模型，将所述第一数据样本和目标测试数据样本输入至所述风格迁移模型中进行训练，生成训练完成的风格迁移模型。

可选的，所述将所述第一数据样本和目标测试数据样本输入至所述风格迁移模型中进行训练，生成训练完成的风格迁移模型之后，还包括：

将所述第一样本数据输入至所述训练完成的风格迁移模型中生成第二数据样本。

可选的，所述将所述第一样本数据输入至所述训练完成的风格迁移模型中生成第二数据样本之后，还包括：

创建行人属性识别模型；

将所述第一样本数据和所述第二样本数据合并后输入至所述行人属性识别模型中，输出所述模型的损失值；

当所述损失值达到预设阈值时，生成训练完成的行人属性识别模型。

第二方面，本发明实施例提供了一种行人属性识别装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取目标行人图像；

图像输入模块，用于将所述目标行人图像输入至预先训练的行人属性识别模型中，所述行人属性识别模型是基于第一数据样本和第二数据样本训练生成，所述第二数据样本是将所述第一数据样本输入到预先训练的风格迁移模型中所生成；