[发明专利]一种目标身份识别方法、装置以及存储介质

说明书

本发明提供一种目标身份识别方法、装置以及存储介质，属于图像识别技术领域，方法包括：S1：导入多个目标行人图片，分别对各个目标行人图片的人脸检测得到目标脸部图片；S2：分别对各个目标行人图片以及各个目标脸部图片的特征提取得到行人特征以及人脸特征；S3：构建训练模型，通过训练模型对多个行人特征以及多个人脸特征的身份识别分析得到目标身份识别结果。相比于现有的单用人脸或行人进行身份识别，本发明的目标身份识别准确率更高，且目标识别结果具有更强的可靠性，并且能够很好的适用于视频监控场景下，解决了不同质量特征对目标身份决策的影响不同的问题。

技术领域

本发明主要涉及图像识别技术领域，具体涉及一种目标身份识别方法、装置以及存储介质。

背景技术

在实际监控的“非配合”场景中，受到摄像头安装位置与角度、抓拍距离、目标活动及光线变化等现实因素的影响，造成单模态生物特征(如单幅正脸)中目标身份信息缺失而干扰信息增多，进而导致目标动态身份识别准确度急剧下降。研究者指出多模态特征融合通过将多个生物特征进行结合，能够获得更丰富的目标身份信息，从而缓解单模态特征目标身份识别准确度低的挑战。以往的基于特征融合的身份识别方法，如虹膜与指纹特征融合、人脸与掌纹特征融合、虹膜与指纹特征融合等，这些方法所使用的特征均无法在视频监控场景下提取。如何充分利用能够收集到的生物特征成为监控场景下目标动态身份识别的一个挑战。

同时，由于监控场景下受各种现实因素影响，所提取到的同一模态的特征质量差别巨大，例如完全清晰的正脸照片与戴口罩的侧脸照片，而不同质量的特征对目标身份决策的影响也会不同。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种目标身份识别方法、装置以及存储介质。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种目标身份识别方法，包括如下步骤：

S1：导入多个目标行人图片，分别对各个所述目标行人图片进行人脸检测，得到与各个所述目标行人图片分别对应的目标脸部图片；

S2：分别对各个所述目标行人图片以及各个所述目标脸部图片进行特征提取，得到与各个所述目标行人图片对应的行人特征以及与各个所述目标脸部图片对应的人脸特征；

S3：构建训练模型，通过所述训练模型对多个所述行人特征以及多个所述人脸特征进行身份识别分析，得到目标身份识别结果。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种目标身份识别装置，包括：

人脸检测模块，用于导入多个目标行人图片，分别对各个所述目标行人图片进行人脸检测，得到与各个所述目标行人图片分别对应的目标脸部图片；

特征提取模块，用于分别对各个所述目标行人图片以及各个所述目标脸部图片进行特征提取，得到与各个所述目标行人图片对应的行人特征以及与各个所述目标脸部图片对应的人脸特征；

身份识别结果获得模块，用于构建训练模型，通过所述训练模型对多个所述行人特征以及多个所述人脸特征进行身份识别分析，得到目标身份识别结果。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种目标身份识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的目标身份识别方法。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的目标身份识别方法。