多维度身份信息识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提出了一种多维度身份信息识别方法、装置、计算机设备及存储介质，在进行视频中目标对象的追踪识别时，在获取目标对象的预设待识别多维度身份信息之后，根据预设待识别多维度身份信息以及通过目标检测算法对视频中的待识别对象进行身份信息的识别，得到预设待识别多维度身份信息在待识别对象上对应的识别概率，最后根据识别概率判定待识别对象与目标对象是否匹配。本申请在人脸识别条件不理想的情况下，通过相对较易获得的待识别多维度身份信息对待识别对象进行快速甄别，并对不同类别的待识别身份信息做了相应的权重区分，提高了在复杂场景下的识别速度和精度。

Identification method, device, computer equipment and storage medium of multidimensional identity information

This application proposes a multi-dimensional identification method, device, computer equipment and storage medium. When tracking and identifying the target object in the video, after obtaining the pre-set multi-dimensional identification information of the target object, the multi-dimensional identification information of the target object in the video is recognized according to the pre-set multi-dimensional identification information and through the target detection algorithm Finally, according to the recognition probability, the matching between the object to be recognized and the object to be recognized is determined. In the case that the face recognition conditions are not ideal, the application quickly discriminates the objects to be recognized through the relatively easy to obtain multi-dimensional identity information to be recognized, and makes corresponding weight distinction for different categories of identity information to be recognized, thus improving the recognition speed and accuracy in complex scenes.

【技术实现步骤摘要】
多维度身份信息识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及到目标识别领域，特别是涉及到一种多维度身份信息识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
现有的在视频中进行目标识别捕捉的应用中，基本上都是采用人脸识别的方法对目标对象进行追踪，对于视频中人脸的姿态光照等场景要求较高，对视频的清晰度也有很高要求，在识别条件不理想的情况下，由于人脸的特征差异较小，因此对设备要求高，且误识率高，不利于在复杂场景下进行使用，识别速度不够快速。
技术实现思路
本申请的主要目的为提供一种多维度身份信息识别方法、装置、计算机设备及存储介质，对视频中待识别对象的身份进行快速甄别，提高复杂场景下的目标识别速度。本申请提出一种多维度身份信息识别方法，包括：根据目标检测算法对视频中的待识别对象进行身份信息识别，得出待识别对象在预设待识别多维度身份信息的所有类别上对应的识别概率；其中，预设待识别多维度身份信息包括人体特征维度中N个类别的第一待识别身份信息以及衣物维度中M个类别的第二待识别身份信息；预设待识别多维度身份信息为目标对象对应的身份信息，M和N均为正整数；根据识别概率在第一预设判定表中查找对应的第一判定结果，以根据第一判定结果判定是否识别到对应类别的预设待识别多维度身份信息；在第一预设判定表中，预设待识别多维度身份信息的类别不同，则识别概率对应的判定条件也不完全相同；根据预设统计规则对多个第一判定结果进行统计，并根据统计结果在第二预设判定表中查找对应的第二判定结果，以判定待识别对象是否与目标对象相匹配；在第二预设判定表中预设了不同统计结果对应的第二判定结果。进一步地，根据目标检测算法对视频中的待识别对象进行身份信息识别，得出待识别对象在预设待识别多维度身份信息的所有类别上对应的识别概率的步骤，包括：通过图像分割算法将待识别对象从待识别视频的背景中进行分离；对分离后的待识别对象进行部位关键点检测，并根据部位关键点对待识别对象进行识别区域分割，识别区域包括头部、上半身和下半身；在识别区域内识别各自对应类别的待识别身份信息，并得出识别概率。进一步地，根据识别概率在第一预设判定表中查找对应的第一判定结果，以根据第一判定结果判定是否识别到对应类别的预设待识别多维度身份信息的步骤，包括：根据识别概率的对应类别在第一预设判定表中查找对应的判定条件；判定条件包括识别概率在对应类别下的预设概率阈值；将识别概率与预设概率阈值进行比较；预设概率阈值包括第一预设概率阈值以及第二预设概率阈值；若识别概率高于第一预设概率阈值，则根据第一判定结果判定识别到对应类别的待识别身份信息；若识别概率高于第二预设概率阈值，且低于第一预设概率阈值，则根据第一判定结果判定不确定是否识别到对应类别的待识别身份信息；若识别概率低于第二预设概率阈值，则根据第一判定结果判定未识别到对应类别的待识别身份信息。进一步地，通过预设统计规则对多个第一判定结果进行统计的步骤，包括：根据预设统计规则，若根据第一判定结果判定识别到待识别身份信息，则对其统计评分的赋值为A；若根据第一判定结果判定不确定是否识别到待识别身份信息，则对其统计评分的赋值为B；若根据第一判定结果判定未识别到待识别身份信息，则对其统计评分的赋值评分为C；将所有第一判定结果的统计评分进行叠加计算，得出统计结果。进一步地，将所有第一判定结果的统计评分进行叠加计算，得出统计结果的步骤，包括：获取不同类别的预设待识别多维度身份信息在预设权重分配表中的各自对应的统计权重；根据第一公式将所有第一判定结果的统计评分进行叠加计算，得出统计结果；其中，第一公式为：P＝W1*A+W2*B+W3*C；W1、W2和W3为不同类别的预设待识别多维度身份信息对应的统计权重。进一步地，获取不同类别的预设待识别多维度身份信息在预设权重分配表中对应的统计权重的步骤，包括：根据预设待识别多维度身份信息的类别获取预关联的当前环境因素，当前环境因素包括当前气温、当前空气质量、当前可见度、当前地理位置、距离地面高度中的一种或多种环境因素的组合；其中，不同类别的预设待识别多维度身份信息预关联的当前环境因素不完全相同；根据预设待识别多维度身份信息的类别以及当前环境因素在预设权重分配表中确定对应的统计权重；在预设权重分配表中对应预设待识别多维度身份信息的类别设置了多个环境因素阈值范围，不同的环境因素阈值范围对应不同的统计权重。进一步地，在根据目标检测算法对视频中的待识别对象进行身份信息识别，并分别得出待识别对象在预设待识别多维度身份信息的所有类别上对应的识别概率的步骤之前，还包括：通过接收预设待识别多维度身份信息的输入设定指令或通过目标检测算法对指定的目标对象进行身份信息识别，得到预设待识别多维度身份信息。本申请还提出了一种多维度身份信息识别装置，包括：识别模块，用于根据目标检测算法对视频中的待识别对象进行身份信息识别，得出待识别对象在预设待识别多维度身份信息的所有类别上对应的识别概率；其中，预设待识别多维度身份信息包括人体特征维度中N个类别的第一待识别身份信息以及衣物维度中M个类别的第二待识别身份信息；预设待识别多维度身份信息为目标对象对应的身份信息，M和N均为正整数；第一查找模块，用于根据识别概率在第一预设判定表中查找对应的第一判定结果，以根据第一判定结果判定是否识别到对应类别的预设待识别多维度身份信息；在第一预设判定表中预先设定了识别概率的判定条件，其中，不同类别的预设待识别多维度身份信息的类别不同，则识别概率对应的判定条件也不完全相同；第二查找模块，用于根据预设统计规则对多个第一判定结果进行统计，并根据统计结果在第二预设判定表中查找对应的第二判定结果，以判定待识别对象是否与目标对象相匹配；在第二预设判定表中预设了不同统计结果对应的第二判定结果。本申请还提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述中任一项方法的步骤。本申请还提出了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项的方法的步骤。本申请与现有技术相比，有益效果是：本申请提出了一种多维度身份信息识别方法、装置、计算机设备及存储介质，在进行视频中目标对象的追踪识别时，在获取目标对象的预设待识别多维度身份信息之后，根据该预设待识别多维度身份信息以及通过目标检测算法对视频中的待识别对象进行身份信息的识别，得到预设待识别多维度身份信息在待识别对象上对应的识别概率，最后根据识别概率判定待识别对象与目标对象是否匹配。本申请在人脸识别条件不理想的情况下，通过相对较易获得的待识别多维度身份信息对待识别对象进行快速甄别，并对不同类别的待识别身份信息做了相应的权重区分，提高了在复杂场景下的识别速度和精度。附图说明图1为本申请一实施例中多维度身份信息识别方法的步骤示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多维度身份信息识别方法，其特征在于，包括：/n根据目标检测算法对视频中的待识别对象进行身份信息识别，得出所述待识别对象在预设待识别多维度身份信息的所有类别上对应的识别概率；其中，所述预设待识别多维度身份信息包括人体特征维度中N个类别的第一待识别身份信息以及衣物维度中M个类别的第二待识别身份信息；所述预设待识别多维度身份信息为目标对象对应的身份信息，所述M和N均为正整数；/n根据所述识别概率在第一预设判定表中查找对应的第一判定结果，以根据所述第一判定结果判定是否识别到对应类别的所述预设待识别多维度身份信息；在所述第一预设判定表中，所述预设待识别多维度身份信息的类别不同，则所述识别概率对应的判定条件也不完全相同；/n根据预设统计规则对多个所述第一判定结果进行统计，并根据统计结果在第二预设判定表中查找对应的第二判定结果，以判定所述待识别对象是否与所述目标对象相匹配；在所述第二预设判定表中预设了不同所述统计结果对应的所述第二判定结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种多维度身份信息识别方法，其特征在于，包括：
根据目标检测算法对视频中的待识别对象进行身份信息识别，得出所述待识别对象在预设待识别多维度身份信息的所有类别上对应的识别概率；其中，所述预设待识别多维度身份信息包括人体特征维度中N个类别的第一待识别身份信息以及衣物维度中M个类别的第二待识别身份信息；所述预设待识别多维度身份信息为目标对象对应的身份信息，所述M和N均为正整数；
根据所述识别概率在第一预设判定表中查找对应的第一判定结果，以根据所述第一判定结果判定是否识别到对应类别的所述预设待识别多维度身份信息；在所述第一预设判定表中，所述预设待识别多维度身份信息的类别不同，则所述识别概率对应的判定条件也不完全相同；
根据预设统计规则对多个所述第一判定结果进行统计，并根据统计结果在第二预设判定表中查找对应的第二判定结果，以判定所述待识别对象是否与所述目标对象相匹配；在所述第二预设判定表中预设了不同所述统计结果对应的所述第二判定结果。


2.根据权利要求1所述的多维度身份信息识别方法，其特征在于，所述根据目标检测算法对视频中的待识别对象进行身份信息识别，得出所述待识别对象在预设待识别多维度身份信息的所有类别上对应的识别概率的步骤，包括：
通过图像分割算法将所述待识别对象从待识别视频的背景中进行分离；
对分离后的所述待识别对象进行部位关键点检测，并根据所述部位关键点对所述待识别对象进行识别区域分割，所述识别区域包括头部、上半身和下半身；
在所述识别区域内识别各自对应类别的所述待识别身份信息，并得出对应的所述识别概率。


3.根据权利要求1所述的多维度身份信息识别方法，其特征在于，所述根据所述识别概率在第一预设判定表中查找对应的第一判定结果，以根据所述第一判定结果判定是否识别到对应类别的所述预设待识别多维度身份信息的步骤，包括：
根据所述识别概率的对应类别在所述第一预设判定表中查找对应的判定条件；所述判定条件包括所述识别概率在对应类别下的预设概率阈值；
将所述识别概率与所述预设概率阈值进行比较；所述预设概率阈值包括第一预设概率阈值以及第二预设概率阈值；
若所述识别概率高于所述第一预设概率阈值，则根据所述第一判定结果判定识别到对应类别的所述待识别身份信息；
若所述识别概率高于第二预设概率阈值，且低于所述第一预设概率阈值，则根据所述第一判定结果判定不确定是否识别到对应类别的所述待识别身份信息；
若所述识别概率低于所述第二预设概率阈值，则根据所述第一判定结果判定未识别到对应类别的所述待识别身份信息。


4.根据权利要求1所述的多维度身份信息识别方法，其特征在于，所述通过预设统计规则对多个所述第一判定结果进行统计的步骤，包括：
根据所述预设统计规则，若根据所述第一判定结果判定识别到所述待识别身份信息，则对其统计评分的赋值为A；若根据所述第一判定结果判定不确定是否识别到所述待识别身份信息，则对其统计评分的赋值为B；若根据所述第一判定结果判定未识别到所述待识别身份信息，则对其统计评分的赋值评分为C；
将所有所述第一判定结果的所述统计评分进行叠加计算，得出所述统计结果。


5.根据权利要求4所述的多维度身份信息识别方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁瑾，冯心，盛亮，谢保林，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44