[发明专利]属性识别方法、部位属性提取网络的训练方法和装置

权利要求书

1.一种属性识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标对象对应的多张人体部位图像；其中，每张所述人体部位图像包含有所述目标对象的至少一种人体部位；

提取每张所述人体部位图像所包含的人体部位的属性特征；

基于每张所述人体部位图像提取出的属性特征，确定所述目标对象的属性特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象对应的多张人体部位图像的步骤，包括：

获取包含有目标对象的初始图像；

从所述初始图像中识别所述目标对象的多个人体部位，得到识别结果；

基于所述识别结果，对所述初始图像进行图像分割处理，得到每个所述人体部位对应的人体部位图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每张所述人体部位图像包含一种人体部位；每种人体部位对应一个预先训练完成的部位属性提取网络；每种人体部位对应的部位属性提取网络用于提取该种人体部位所包含的属性特征；

所述提取每张所述人体部位图像所包含的人体部位的属性特征的步骤，包括：针对每种人体部位，将该人体部位对应的人体部位图像输入至该人体部位对应的部位属性提取网络中，输出该种人体部位的属性特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述部位属性提取网络包括特征提取子网络和属性分类子网络；

所述将该人体部位对应的人体部位图像输入至该人体部位对应的部位属性提取网络中，输出该种人体部位的属性特征的步骤，包括：

将该人体部位对应的人体部位图像输入至该人体部位对应的特征提取子网络，得到该人体部位的部位特征；

将所述部位特征输入至该人体部位对应的属性分类子网络，得到该人体部位的属性特征；所述属性特征包括：预设属性类别对应的第一属性值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性特征包括：预设属性类别对应的第一属性值；所述基于每张所述人体部位图像提取出的属性特征，确定所述目标对象的属性特征的步骤，包括：

针对每种属性类别，如果该属性类别对应的第一属性值大于或等于第一预设阈值，确定所述目标对象具有该属性类别对应的属性特征；

如果该属性类别对应的第一属性值小于或等于第二预设阈值，确定所述目标对象不具有该属性类别对应的属性特征；其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于每张所述人体部位图像提取出的属性特征，确定所述目标对象的属性特征的步骤之前，所述方法还包括：

将包含有目标对象的初始图像输入至预先训练完成的全身属性提取网络中，输出所述目标对象的全身属性特征；所述全身属性特征中包括所述目标对象的每个人体部位的属性特征；

所述方法还包括：如果该属性类别对应的第一属性值小于所述第一预设阈值且大于所述第二预设阈值，从所述全身属性特征中获取该属性类别对应的第二属性值；基于所述第一属性值和所述第二属性值，确定所述目标对象是否具有该属性类别对应的属性特征。

7.一种部位属性提取网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含有样本对象的样本图像，以及所述样本对象对应的多张人体部位图像；每张所述人体部位图像包含所述样本对象的至少一种人体部位；

针对每种人体部位，将包含该人体部位的人体部位图像，输入至该人体部位对应的初步训练完成的部位属性提取网络，输出该人体部位的属性特征；将所述样本图像输入至初步训练完成的全身属性提取网络，输出所述样本对象的全身属性特征；

将每种人体部位的属性特征和所述全身属性特征进行特征融合，得到融合特征，基于所述融合特征确定所述样本对象的属性特征；

基于所述样本对象的属性特征和预设的损失函数，调整每种所述人体部位对应的部位属性提取网络和所述全身属性提取网络的网络参数，直至所述样本对象的属性特征收敛，得到训练完成的每种所述人体部位对应的部位属性提取网络和所述全身属性提取网络。