用于生成信息的方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取包括人体图像的待识别图像；将待识别图像输入预先训练的属性识别模型，获得待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息，其中，属性识别模型用于表征包括人体图像的图像与人体图像所对应的人体的属性信息的对应关系，属性信息用于表征人体的属性。该实施方式丰富了人物属性的识别方式，提高了信息生成的灵活性和准确性。

Methods and devices for generating information

The embodiment of this application discloses methods and devices for generating information. One specific embodiment of the method includes: acquiring the image to be recognized including the human body image; inputting the image to be recognized into the pre-trained attribute recognition model to obtain the attribute information of the human body corresponding to the human body image in the image to be recognized, in which the attribute recognition model is used to represent the corresponding relationship between the image including the human body image and the attribute information of the human body corresponding to the human body image. Attribute information is used to represent human attributes. The implementation enriches the recognition method of the character attributes, and improves the flexibility and accuracy of information generation.

【技术实现步骤摘要】
用于生成信息的方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及用于生成信息的方法和装置。
技术介绍
人物属性通常指的是人物本身的特性，例如人物的性别、年龄等。随着人脸识别技术的发展，对于人物属性的识别技术也在不断完善。目前，人们通常采用人脸图像对人脸图像所对应的人物的人物属性进行识别。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于生成信息的方法和装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的方法，该方法包括：获取包括人体图像的待识别图像；将待识别图像输入预先训练的属性识别模型，获得待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息，其中，属性识别模型用于表征包括人体图像的图像与人体图像所对应的人体的属性信息的对应关系，属性信息用于表征人体的属性。在一些实施例中，属性识别模型包括第一属性识别子模型和第二属性识别子模型；以及将待识别图像输入预先训练的属性识别模型，获得待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息，包括：将待识别图像输入第一属性识别子模型，获得用于表征待识别图像所包括的人体图像在待识别图像中的位置的位置信息及输出；将待识别图像和第一属性识别子模型输出的位置信息输入第二属性识别子模型，获得待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息。在一些实施例中，属性信息包括以下至少一项：性别信息、年龄信息、肤色信息。在一些实施例中，属性识别模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集，其中，训练样本包括包括样本人体图像的样本图像和针对样本图像中的样本人体图像预先标注的样本属性信息，样本属性信息用于表征样本人体图像所对应的人体的属性；利用机器学习的方法，将训练样本集中的训练样本的样本图像作为输入，将所输入的样本图像所对应的样本属性信息作为期望输出，训练得到属性识别模型。在一些实施例中，获取包括人体图像的待识别图像，包括：获取对目标人体进行拍摄所获得的视频；从视频所对应的图像序列中选取图像作为待识别图像。第二方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的装置，包括：图像获取单元，被配置成获取包括人体图像的待识别图像；信息生成单元，被配置成将待识别图像输入预先训练的属性识别模型，获得待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息，其中，属性识别模型用于表征包括人体图像的图像与人体图像所对应的人体的属性信息的对应关系，属性信息用于表征人体的属性。在一些实施例中，属性识别模型包括第一属性识别子模型和第二属性识别子模型；以及信息生成单元包括：第一输入模块，被配置成将待识别图像输入第一属性识别子模型，获得用于表征待识别图像所包括的人体图像在待识别图像中的位置的位置信息及输出；第二输入模块，被配置成将待识别图像和第一属性识别子模型输出的位置信息输入第二属性识别子模型，获得待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息。在一些实施例中，属性信息包括以下至少一项：性别信息、年龄信息、肤色信息。在一些实施例中，属性识别模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集，其中，训练样本包括包括样本人体图像的样本图像和针对样本图像中的样本人体图像预先标注的样本属性信息，样本属性信息用于表征样本人体图像所对应的人体的属性；利用机器学习的方法，将训练样本集中的训练样本的样本图像作为输入，将所输入的样本图像所对应的样本属性信息作为期望输出，训练得到属性识别模型。在一些实施例中，图像获取单元包括：视频获取模块，被配置成获取对目标人体进行拍摄所获得的视频；图像选取模块，被配置成从视频所对应的图像序列中选取图像作为待识别图像。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述用于生成信息的方法中任一实施例的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述用于生成信息的方法中任一实施例的方法。本申请实施例提供的用于生成信息的方法和装置，通过获取包括人体图像的待识别图像，而后将待识别图像输入预先训练的属性识别模型，获得待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息，从而可以基于预先训练的属性识别模型，利用人体图像对人物属性进行识别，其中，人体图像可以包含人脸图像区域，也可以不包含人脸图像区域，进而可以有效避免人脸图像区域被遮挡或者人脸图像区域所对应的人脸的朝向非正向等情况对识别结果的影响，丰富了人物属性的识别方式，提高了信息生成的灵活性和准确性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的用于生成信息的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请实施例的用于生成信息的方法的一个应用场景的示意图；图4是根据本申请的用于生成信息的方法的又一个实施例的流程图；图5是根据本申请的用于生成信息的装置的一个实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。图1示出了可以应用本申请的用于生成信息的方法或用于生成信息的装置的实施例的示例性系统架构100。如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如图像处理类应用、美图软件、网页浏览器应用、搜索类应用、社交平台软件等。终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103发送的、包括人体图像的待识别图像进行处理的图像处理服务器。图像处理服务器可以对接收到的、包括人体图像的待识别图像等数据进行分析等处理，并获得处理结果(例如属性信息)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于生成信息的方法，包括：获取包括人体图像的待识别图像；将所述待识别图像输入预先训练的属性识别模型，获得所述待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息，其中，所述属性识别模型用于表征包括人体图像的图像与人体图像所对应的人体的属性信息的对应关系，属性信息用于表征人体的属性。

【技术特征摘要】
1.一种用于生成信息的方法，包括：获取包括人体图像的待识别图像；将所述待识别图像输入预先训练的属性识别模型，获得所述待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息，其中，所述属性识别模型用于表征包括人体图像的图像与人体图像所对应的人体的属性信息的对应关系，属性信息用于表征人体的属性。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述属性识别模型包括第一属性识别子模型和第二属性识别子模型；以及所述将所述待识别图像输入预先训练的属性识别模型，获得所述待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息，包括：将所述待识别图像输入所述第一属性识别子模型，获得用于表征所述待识别图像所包括的人体图像在所述待识别图像中的位置的位置信息及输出；将所述待识别图像和所述第一属性识别子模型输出的位置信息输入所述第二属性识别子模型，获得所述待识别图像中的人体图像所对应的人体的属性信息。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述属性信息包括以下至少一项：性别信息、年龄信息、肤色信息。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述属性识别模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集，其中，训练样本包括包括样本人体图像的样本图像和针对样本图像中的样本人体图像预先标注的样本属性信息，样本属性信息用于表征样本人体图像所对应的人体的属性；利用机器学习的方法，将训练样本集中的训练样本的样本图像作为输入，将所输入的样本图像所对应的样本属性信息作为期望输出，训练得到属性识别模型。5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述获取包括人体图像的待识别图像，包括：获取对目标人体进行拍摄所获得的视频；从所述视频所对应的图像序列中选取图像作为待识别图像。6.一种用于生成信息的装置，包括：图像获取单元，被配置成获取包括人体图像的待识别图像；信息生成单元，被配置成将所述待识别图像输入预先训练的属性识别模型，获得所述待识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈日伟，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11