[发明专利]图像处理方法和装置在审
| 申请号： | 201811149818.4 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109389640A | 公开（公告）日： | 2019-02-26 |
| 发明（设计）人： | 胡耀全 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了图像处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取已标注对象的姿态的图像；基于该图像和对姿态的标注，对卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络，训练过程包括：将该图像输入卷积神经网络，基于该卷积神经网络的在先设置的锚点姿态，确定各个对象的候选姿态；将重合度大于预设重合度阈值的候选框作为目标候选框；对于每个标注框所对应的目标候选框内的每一个关键点，取各个目标候选框内的该关键点的位置平均值；将各个关键点的位置平均值的集合作为对该图像检测到的一个姿态。本实施例通过重合度对各个候选姿态进行筛选并取得关键点的平均值，以准确地分辨出图像中的各个姿态。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 关键点 候选框 重合度 方法和装置 图像处理 图像 标注 图像检测 图像输入 训练过程 标注框 锚点 预设 分辨 集合 筛选 申请 | ||
【主权项】：
1.一种图像处理方法，包括：获取已标注对象的姿态的图像，其中，所述图像包含至少两个对象，不同对象的姿态不同，姿态通过多个关键点指示；基于所述图像和对姿态的标注，对卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络，训练过程包括：将所述图像输入卷积神经网络，基于所述卷积神经网络的在先设置的锚点姿态，确定各个对象的候选姿态；确定各个候选姿态所在的候选框与已标注的姿态的标注框的重合度，将重合度大于预设重合度阈值的候选框作为目标候选框；对于每个标注框所对应的目标候选框内的每一个关键点，取各个目标候选框内的该关键点的位置平均值；将各个关键点的位置平均值的集合作为对所述图像检测到的一个姿态。
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