【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机视觉
，尤其涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
行人属性识别是各个行人图像的识别领域的基础核心技术，可以应用于诸多领域，尤其在安防领域，行人属性识别起到了至关重要的作用。例如，在安防领域中十分重要的行人重识别任务，通过行人的属性识别则可以更加鲁棒的依据目标人的衣服颜色、衣服款式、性别、是否背包等属性来判断目标人身份信息。目前，常用的行人属性识别方法是基于“图片中的行人图像总是完整的”这一假设，对待识别的行人图像进行属性信息的识别，得到与该行人相关的多种属性信息。而对于不完整的行人图像，即采集到的图像数据中行人的一部分是不可见的或缺失的。常用的行人属性识别方法通常采用预设的预测模型对上述不完整的行人图像中不可见的部分的属性进行预测，得到该部分的属性信息。但是，上述行人属性识别方法存在识别准确性低的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效提高属性识别准确性的图像识别方法、装置...
【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n对待识别图像进行属性识别，得到所述待识别图像中待识别目标的各部分的属性信息，所述待识别目标包括目标物的至少一个部分；/n对所述待识别图像进行分类，得到分类结果，所述分类结果用于指示所述待识别图像中包含的所述待识别目标的类型；/n根据所述分类结果，从所述待识别目标的各部分的属性信息中确定所述待识别目标对应的属性识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
对待识别图像进行属性识别，得到所述待识别图像中待识别目标的各部分的属性信息，所述待识别目标包括目标物的至少一个部分；
对所述待识别图像进行分类，得到分类结果，所述分类结果用于指示所述待识别图像中包含的所述待识别目标的类型；
根据所述分类结果，从所述待识别目标的各部分的属性信息中确定所述待识别目标对应的属性识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待识别图像进行属性识别，得到所述待识别图像中待识别目标的各部分的属性信息，包括:
采用预设的属性识别模型，对所述待识别图像进行属性识别，得到所述待识别图像中待识别目标的各部分的属性信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述属性识别模型包括至少两个属性识别子模型，不同的所述属性识别子模型分别用于对所述待识别目标的不同部分进行属性识别。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每个所述属性识别子模型包括至少一个属性识别单元；不同的所述属性识别单元分别用于识别所述待识别目标的同一部分的不同属性。
5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行分类，得到分类结果，包括：
采用预设的分类模型，获取所述待识别图像中的所述待识别目标与所述目标物的对应关系；
当所述待识别目标与所述目标物的目标部分对应时，将所述目标部分的类型确定为所述分类结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类结果，从所述待识别目标的各部分的属性信息中确定所述待识别目标对应的属性识别结果，包括：
根据所述分类结果指示的目标部分的类型，将所述待识别目标的各部分的属性信息中所述目标部分对应的属性信息确定为所述待识别目标对应的属性识别结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类结果指示的目标部分的类型，将所述待识别目标的各部分的属性信息中所述目标部分对应的属性信息确定为所述待识别目标对应的属性识别结果，包括：
当所述目标部分的类型为上半部分类型时，将所述待识别目标的各部分的属性信息中所述待识别目标的上半部分对应的属性信息，确定为所述待识别目标对应的属性识别结果；
当所述目标部分的类型为下半部分类型时，将所述待识别目标的各部分的属性信息中所述待识别目标的下半部分对应的属性信息，确定为所述待识别目标对应的属性识别结果；
当所述目标部分的类型为全部类型时，将所述待识别目标的各部分的属性信息中的所述待识别目标的上半部分对应的属性信息和下半部分对应的属性信息确定为所述待识别目标对应的属性识别结果。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括联合训练所述属性识别模型和分类...
【专利技术属性】
技术研发人员：舒彧，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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