一种人体及人脸属性识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种人体及人脸属性识别方法，其特征在于，包括准备人体属性数据集和人脸属性数据集、训练人体属性识别模型、训练人脸属性识别模型、整合人脸属性和人体属性模型：将输出结果dict1与dict2融合成一个输出结果集的步骤。达到高效准确的完成识别人有关属性的工作，能够应用到商场零售商店的监控识别以及安防等方向，有利于追踪和定位相关人员的效果。

A Method and System for Human and Face Attribute Recognition

【技术实现步骤摘要】
一种人体及人脸属性识别方法及系统
本专利技术涉及图像识别领域，特别是涉及一种人体及人脸属性识别方法及系统。
技术介绍
随着社会的发展，快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。由于生物特性是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，是身份验证的最理想依据。利用人脸属性和人体属性进行身份验证又是最自然直接的手段，相比其它人体生物特性，它具有直接、友好、方便的特点，更容易被用户所接受且不易察觉。一个正常的成年人可以轻易的理解人体和人脸的信息，但将同样的能力赋予给计算机，并让其代替人类进行类脑思考成为研究学者亟待攻克的科学课题。最早的行人属性识别通过人工提取特征，并针对每个不同的属性分别训练分类器。随着CNN的发展，人们开始尝试把所有属性置于同一个网络进行多任务训练，并发现多任务训练能够带来更好的效果。目前行人属性识别的基本方法是将整个图片扔进同一个CNN网络，并输出多个代表属性的标签进行分类。一个人的人体属性蕴含着大量的信息，比如性别，衣服款式，颜色，是否背包，头发长短等等。同样的，人脸是一种非常重要的生物特征，具有结构复杂、细节变化多等特点，同时也蕴含了大量的信息，比如性别、年龄、发型、表情、配饰等。随着深度学习技术的发展，将人的一些能力赋予给计算机，让计算机拥有一些人的能力也成为了可能。深度学习依赖于大量的数据及标签，深度学习方法是通过大量的数据，自动学习到能够反应数据差别的特征，更具有代表性。对于视觉识别来说，CNN分层提取的特征与人的视觉机理(神经科学)类似，因而基于深度学习的方法设计的识别方法和系统较传统方法更可靠和实用。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种人体及人脸属性识别方法及系统。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种人体及人脸属性识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：准备数据集，所述数据集包括两部分：人体属性数据集和人脸属性数据集；步骤二：基于人体属性数据集，利用深度神经网络训练人体属性识别模型，并对模型进行评估及优化；步骤三：基于人脸属性数据集，训练人脸属性识别模型，并对模型进行评估和优化；步骤四：整合人脸属性和人体属性模型；对于待识别的图片Image，检测人脸，利用程序脚本将人脸图片自动裁剪输出为image_face，然后调用人脸属性识别模型，得到输出结果dict1，与此同时，对于待识别图片直接调用人体属性识别模型，得到输出结果dict2；步骤五：将输出结果dict1与dict2融合成一个输出结果集：dict：{face_attribute：TrueorFalse，…，pedestrian_attribute:TrueorFalse，…}。所述步骤一中，所述人体属性数据集来自于PETA数据集，具体是从PETA数据集中选出35个属性进行识别；所述人脸属性数据集来自于CelebA数据集。所述步骤二具体为：基于PETA数据集，对于每一张输入图片Image，输出为一个dict：{pedestrian_attribute：TrueorFalse}，如果结果字典为：{pedestrian_attribute：True}表示图片中的人有人体属性，如果结果字典为：{pedestrian_attribute：False}表示图片中的人没有人体属性，利用深度神经网络训练人体属性识别模型，使得F(Image)＝{pedestrian_attribute:TrueorFalse}；对模型进行测试，如果模型准确率低于可用阈值Threshold(F)，所述可用阈值设为0.8，则优化数据集或模型，重新训练，直到模型可用。所述步骤三具体为：基于CelebA数据集，对于每一张输入图片Image，输出为一个dict：{face_attribute：TrueorFalse}，如果结果字典为：{face_attribute：True}表示图片中的人有人脸属性，如果结果字典为：{face_attribute：False}表示图片中的人没有人脸属性，利用深度神经网络训练人脸属性识别模型，使得F(Image)＝{face_attribute:TrueorFalse}；对模型进行测试，如果模型准确率低于可用阈值Threshold(F)，所述可用阈值设为0.8，则优化数据集或模型，重新训练，直到模型可用。一种人体及人脸属性识别系统，其特征在于：包括：数据源模块、模型训练模块、属性识别模块；所述数据源模块，用于训练人体属性识别和人脸属性识别模型所需要准备的数据集，主要包括：用于人体属性识别训练的PETA数据集和用于人脸属性识别训练的CelebA数据集；所述模型训练模块，利用深度神经网络训练人体属性识别模型和人脸属性识别模型，其中包括四个子模块：人体属性识别模型训练子模块，人体属性识别模型子模块，人脸属性识别模型训练子模块，人脸识别模型子模块；所述人体属性识别模型训练子模块，是根据PETA数据集，利用深度神经网络训练人体属性识别模型；所述人体属性识别模型子模块，是对模型进行评估及优化，最终得到可用的人体属性识别模型；所述人脸属性识别模型训练子模块，是根据CelebA数据集，利用深度神经网络训练人脸属性识别模型；所述人脸属性识别模型子模块，是对模型进行评估及优化，最终得到可用的人脸属性识别模型；所述属性识别模块，提供人体属性和人脸属性识别的综合接口，接收待识别的图片，通过调用模型最终返回有关的人体属性和人脸属性；其中包括五个子模块：待识别图片接收子模块，人体属性识别子模块，人脸检测子模块，人脸属性识别子模块，识别信息返回子模块。所述待识别图片接收子模块，用于接收待识别的图片信息；所述人体属性识别子模块，对于待识别的图片，调用人体属性识别模型，得到有关人体属性；所述人脸检测子模块，对于待识别的图片，检测人脸，进行裁剪输出图片；所述人脸属性识别子模块，对于输出的人脸图片，调用人脸属性识别模型，得到图片中人脸的相关属性；所述识别信息返回子模块，将最终识别的属性信息整合并返回。本专利技术所达到的有益效果:能够高效准确的完成识别人有关属性的工作，能够应用到商场零售商店的监控识别以及安防等方向，有利于追踪和定位相关人员。附图说明图1为本专利技术的示例性实施例的人体及人脸属性识别方法的流程示意图；图2为本专利技术的示例性实施例的人体及人脸属性识别系统的结构示意图。具体实施方式一种人体及人脸属性识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：准备数据集，所述数据集包括两部分：人体属性数据集和人脸属性数据集；步骤二：基于人体属性数据集，利用深度神经网络训练人体属性识别模型，并对模型进行评估及优化；步骤三：基于人脸属性数据集，训练人脸属性识别模型，并对模型进行评估和优化；步骤四：整合人脸属性和人体属性模型；对于待识别的图片Image，检测人脸，利用程序脚本将人脸图片自动裁剪输出为image_face，然后调用人脸属性识别模型，得到输出结果dict1，与此同时，对于待识别图片直接调用人体属性识别模型，得到输出结果dict2；步骤五：将输出结果dict1与dict2融合成一个输出结果集：dict：{face_attribute：TrueorFalse，…，pedestrian_attribute:TrueorFalse，…}本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人体及人脸属性识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：准备数据集，所述数据集包括两部分：人体属性数据集和人脸属性数据集；步骤二：基于人体属性数据集，利用深度神经网络训练人体属性识别模型，并对模型进行评估及优化；步骤三：基于人脸属性数据集，训练人脸属性识别模型，并对模型进行评估和优化；步骤四：整合人脸属性和人体属性模型；对于待识别的图片Image，检测人脸，利用程序脚本将人脸图片自动裁剪输出为image_face，然后调用人脸属性识别模型，得到输出结果dict1，与此同时，对于待识别图片直接调用人体属性识别模型，得到输出结果dict2；步骤五：将输出结果dict1与dict2融合成一个输出结果集：dict：{face_attribute：True or False，…，pedestrian_attribute:True or False，…}。

【技术特征摘要】
1.一种人体及人脸属性识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：准备数据集，所述数据集包括两部分：人体属性数据集和人脸属性数据集；步骤二：基于人体属性数据集，利用深度神经网络训练人体属性识别模型，并对模型进行评估及优化；步骤三：基于人脸属性数据集，训练人脸属性识别模型，并对模型进行评估和优化；步骤四：整合人脸属性和人体属性模型；对于待识别的图片Image，检测人脸，利用程序脚本将人脸图片自动裁剪输出为image_face，然后调用人脸属性识别模型，得到输出结果dict1，与此同时，对于待识别图片直接调用人体属性识别模型，得到输出结果dict2；步骤五：将输出结果dict1与dict2融合成一个输出结果集：dict：{face_attribute：TrueorFalse，…，pedestrian_attribute:TrueorFalse，…}。2.如权利要求1所述的一种人体及人脸属性识别方法，其特征在于：所述步骤一中，所述人体属性数据集来自于PETA数据集，具体是从PETA数据集中选出35个属性进行识别；所述人脸属性数据集来自于CelebA数据集。3.如权利要求2所述的一种人体及人脸属性识别方法，其特征在于：所述步骤二具体为：基于PETA数据集，对于每一张输入图片Image，输出为一个dict：{pedestrian_attribute：TrueorFalse}，如果结果字典为：{pedestrian_attribute：True}表示图片中的人有人体属性，如果结果字典为：{pedestrian_attribute：False}表示图片中的人没有人体属性，利用深度神经网络训练人体属性识别模型，使得F(Image)＝{pedestrian_attribute:TrueorFalse}；对模型进行测试，如果模型准确率低于可用阈值Threshold(F)，所述可用阈值设为0.8，则优化数据集或模型，重新训练，直到模型可用。4.如权利要求3所述的一种人体及人脸属性识别方法，其特征在于：所述步骤三具体为：基于CelebA数据集，对于每一张输入图片Image，输出为一个dict：{face_attribute：TrueorFalse...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴苛，房鹏展，
申请(专利权)人：焦点科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32