[发明专利]一种虚拟对象检测方法、装置以及可读存储介质有效
申请号: | 202110357207.4 | 申请日: | 2021-04-01 |
公开(公告)号: | CN112915539B | 公开(公告)日: | 2023-01-06 |
发明(设计)人: | 高威;王君乐 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | A63F13/5372 | 分类号: | A63F13/5372;A63F13/55;A63F13/822;A63F13/837;G06V10/764 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 熊永强;杜维 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 虚拟 对象 检测 方法 装置 以及 可读 存储 介质 | ||
1.一种虚拟对象检测方法,其特征在于,包括:
获取待处理图像,对所述待处理图像进行虚拟对象检测;
若所述待处理图像中存在虚拟对象,则获取所述虚拟对象在所述待处理图像中的对象位置信息,根据所述对象位置信息对所述虚拟对象进行区域划分,得到至少两个关键部位区域;
对所述至少两个关键部位区域分别进行特征提取,得到每个关键部位区域分别对应的图片区域特征,对至少两个图片区域特征分别进行穿戴检测,得到所述待处理图像对应的虚拟对象穿戴信息;所述虚拟对象穿戴信息包括所述至少两个关键部位区域分别对应的预测穿戴状态;所述预测穿戴状态是指所述至少两个关键部位区域的已穿戴状态或未穿戴状态;所述至少两个关键部位区域包括关键部位区域Si;i为正整数,且i小于或等于关键部位区域的数量;
获取所述虚拟对象在所述关键部位区域Si中关于虚拟穿戴物品的实际穿戴状态,若所述实际穿戴状态与所述关键部位区域Si对应的预测穿戴状态不相同,则确定所述关键部位区域Si中针对所述虚拟穿戴物品的渲染结果为异常渲染结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待处理图像,对所述待处理图像进行虚拟对象检测,包括:
获取待处理图像,将所述待处理图像输入对象检测网络,在所述对象检测网络中,对所述待处理图像进行特征提取,得到图片特征矩阵,根据所述图片特征矩阵生成至少两个检测框;
对所述至少两个检测框进行非极大值抑制处理,得到待处理检测框;
若所述待处理检测框中包含虚拟对象,则确定所述待处理图像中存在虚拟对象。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述若所述待处理图像中存在虚拟对象,则获取所述虚拟对象在所述待处理图像中的对象位置信息,根据所述对象位置信息对所述虚拟对象进行区域划分,得到至少两个关键部位区域,包括:
若所述待处理图像中存在虚拟对象,则对与所述虚拟对象相关联的所述待处理检测框进行区域拓展,得到目标检测框;所述目标检测框的边长大于所述待处理检测框的边长;
获取所述目标检测框在所述待处理图像中的检测框位置信息,将所述检测框位置信息确定为所述虚拟对象在所述待处理图像中的对象位置信息;
获取至少两个关键部位基准区域与虚拟对象基准区域之间的区域划分比例;每个关键部位基准区域均处于所述虚拟对象基准区域中;
根据所述区域划分比例以及所述对象位置信息生成至少两组区域坐标,根据所述至少两组区域坐标对所述目标检测框进行区域划分,得到至少两个关键部位区域。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述至少两个关键部位区域分别进行特征提取,得到每个关键部位区域分别对应的图片区域特征,对至少两个图片区域特征分别进行穿戴检测,得到所述待处理图像对应的虚拟对象穿戴信息,包括:
将所述至少两个关键部位区域输入对象分类网络,在所述对象分类网络中,分别对所述至少两个关键部位区域进行特征提取,得到每个关键部位区域分别对应的图片区域特征;
通过所述对象分类网络中的全局平均池化层分别对至少两个图片区域特征进行全局平均池化处理,得到至少两个初始类别特征;
通过所述对象分类网络中的全连接层分别对所述至少两个初始类别特征进行特征整合,得到至少两个目标类别特征;
通过所述对象分类网络中的输出层输出每个目标类别特征分别对应的分类概率,根据至少两个分类概率确定所述待处理图像对应的虚拟对象穿戴信息。
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