[发明专利]一种图像识别方法及装置

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

对待识别图像进行特征提取，获得所述待识别图像的特征图，其中，所述待识别图像中包含有目标对象；

将所述特征图输入至已训练的关键点识别模型中，输出所述目标对象的各关键点的位置信息，以及所述各关键点的可见性信息，其中，所述关键点识别模型为根据至少一张特征样本图、对所述至少一张特征样本图进行转换后获得的各关键点热力样本图，以及对所述至少一张特征样本图进行转换后的各可见性热力样本图通过迭代训练获得的，所述可见性信息表征关键点为可见或不可见；

根据所述各关键点的位置信息和所述各关键点的可见性信息，识别所述目标对象的动作类别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述关键点识别模型中至少包括位置识别网络和可见性识别网络，则将所述特征图输入至已训练的关键点识别模型中，输出所述目标对象的各关键点的位置信息，以及所述各关键点的可见性信息，具体包括：

通过所述位置识别网络中的回归层，对所述特征图进行回归处理，确定所述各关键点的关键点热力图，并根据所述各关键点的关键点热力图，确定出所述各关键点的位置信息；并，

通过所述可见性识别网络中的回归层，对所述特征图进行回归处理，确定所述各关键点的可见性热力图，并根据所述各关键点的可见性热力图，确定出所述各关键点的可见性信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述各关键点的关键点热力图，确定出所述各关键点的位置信息，具体包括：

分别针对所述各关键点，获取任意一个关键点对应的关键点热力图中包含的各像素点的热力值，并从所述各像素点的热力值中选择出数值最大的热力值对应的像素点，作为该关键点热力图中包含的关键点；

获得所述各关键点在所述待识别图像中的位置信息。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述各关键点的可见性热力图，确定出所述各关键点的可见性信息，具体包括：

分别针对所述各关键点，获取任意一个关键点对应的可见性热力图中包含的各像素点的热力值，若确定该可见性热力图中包含有至少一个大于或等于预设的热力值阈值的像素点，则确定该可见性热力图中包含的关键点的可见性信息为可见，若确定所述各像素点的热力值均小于所述热力值阈值，则确定该关键点的可见性信息为不可见。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述关键点识别模型中至少包括位置识别网络、监督网络、可见性识别网络，则所述关键点识别模型的训练方式为：

通过所述至少一张特征样本图、对所述至少一张特征样本图进行转换后获得的各关键点热力样本图，以及所述各关键点热力样本图中包含的关键点的位置信息，对初始的位置识别网络进行训练，获得训练完成的位置识别网络；

固定所述训练完成的位置识别网络的各参数，对初始的监督网络进行训练，并对所述初始的监督网络的各参数进行调整，获得训练完成的监督网络；

固定所述训练完成的位置识别网络和所述训练完成的监督网络的参数，通过所述训练完成的监督网络、所述至少一张特征样本图、对所述至少一张特征样本图进行转换后的各可见性热力样本图，以及所述各可见性热力样本图中包含的关键点的可见性信息，对初始的可见性识别网络进行训练，并对所述初始的可见性识别网络的各参数进行调整，获得训练完成的可见性识别网络；

对所述关键点识别模型进行训练，直至所述关键点识别模型的目标函数收敛，获得训练完成的关键点识别模型。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对初始的位置识别网络进行训练之前，进一步包括：

获取至少一张特征样本图，并对所述至少一张特征样本图进行转换，获得各关键点热力样本图，对所述各关键点热力样本图中包含的关键点的位置信息进行标注；

对所述至少一张特征样本图进行转换，获得各可见性热力样本图，并对所述各可见性热力样本图中包含的关键点的可见性信息进行标注；

对所述各可见性热力样本图进行样本扩充，以使各可见性热力样本图与所述各关键点热力样本图的数量相同。