目标识别方法及装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请涉及目标识别技术领域，提供一种目标识别方法及装置、存储介质及电子设备。其中，目标识别方法包括：获取包含有目标的待识别图像；将待识别图像分别输入至特征提取模型和属性提取模型，获得特征提取模型提取出的待识别图像的特征以及属性提取模型提取出的待识别图像的属性信息；从底库图像的属性信息集合中查找与待识别图像的属性信息匹配的属性信息，若查找到匹配的属性信息，则获取与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合；从与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合中查找与待识别图像的特征匹配的特征，若查找到匹配的特征，则输出与匹配的特征对应的目标识别结果。上述方法显著提高了目标识别的效率。上述方法显著提高了目标识别的效率。上述方法显著提高了目标识别的效率。

【技术实现步骤摘要】
目标识别方法及装置、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及目标识别
，具体而言，涉及一种目标识别方法及装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]近些年，随着深度学习技术的发展，人脸识别技术趋于成熟。越来越多的人脸识别技术得以落地，人脸支付、人脸考勤、人脸认证等应用开始逐步进入公众视野。
[0003]现有的人脸识别方法一般通过预训练的神经网络模型分别提取待识别的人脸图像和底库中的人脸图像的特征，然后通过特征比对确定识别结果。伴随业务规模的不断扩张，底库中人脸图像的数量越来越庞大，由早期仅要求几千张人脸图像，如企业考勤、校园考勤等业务，到如今要求几千万张人脸图像，如公安抓逃、人员核对等业务。然而，由于人脸识别的检索性能与底库中人脸图像的数量成反比关系，所以当底库中人脸图像的数量急剧增大时，现有的人脸识别方法的性能较差，难以满足业务需求。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种目标识别方法及装置、存储介质及电子设备，以改善上述技术问题。
[0005]为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种目标识别方法，包括：获取包含有目标的待识别图像；将所述待识别图像分别输入至特征提取模型和属性提取模型，获得所述特征提取模型提取出的所述待识别图像的特征以及所述属性提取模型提取出的所述待识别图像的属性信息；其中，所述待识别图像的特征和属性信息分别是指所述待识别图像中目标的特征和属性信息；从底库图像的属性信息集合中查找与所述待识别图像的属性信息匹配的属性信息，若查找到匹配的属性信息，则获取与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合；其中，所述底库图像的特征是利用所述特征提取模型提取出的所述底库图像中目标的特征，所述底库图像的属性信息是利用所述属性提取模型提取出的所述底库图像中目标的属性信息；从与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合中查找与所述待识别图像的特征匹配的特征，若查找到匹配的特征，则输出与匹配的特征对应的目标识别结果。
[0007]上述方法在进行目标识别时，首先利用待识别图像的属性信息过滤出一个底库图像的特征集合，然后仅在该特征集合中进行特征匹配以实现目标识别，从而避免了将待识别图像的特征与所有底库图像的特征进行匹配，因此显著提高了目标识别的效率，使得该方法可应用于底库中存在大量图像的场景中。
[0008]在第一方面的一种实现方式中，所述从底库图像的属性信息集合中查找与所述待识别图像的属性信息匹配的属性信息，若查找到匹配的属性信息，则获取与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合，包括：判断所述待识别图像的属性信息与底库图像的属性信息集合中的每个属性信息是否匹配，并将所述属性信息集合中与所述待识别图像的属性
信息匹配的属性信息对应的底库图像的特征确定为底库图像的特征集合中的特征。
[0009]在上述实现方式中，通过逐一比对的方式查找属性信息集合中与待识别图像的属性信息匹配的属性信息，该方式逻辑简单，但运算量较大。
[0010]在第一方面的一种实现方式中，在所述从底库图像的属性信息集合中查找与所述待识别图像的属性信息匹配的属性信息之前，所述方法还包括：根据每个底库图像的属性信息对该底库图像的特征进行分类；其中，具有相同属性信息的底库图像的特征被划分为一个类别；所述从底库图像的属性信息集合中查找与所述待识别图像的属性信息匹配的属性信息，若查找到匹配的属性信息，则获取与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合，包括：判断所述待识别图像的属性信息与每个类别的特征对应的属性信息是否匹配，并将对应的属性信息与所述待识别图像的属性信息匹配的类别中的特征确定为底库图像的特征集合中的特征。
[0011]在上述实现方式中，事先根据底库图像的属性信息将底库图像的特征进行分类，具有相同属性信息的特征并归并为一类，在分类的同时也相当于合并了底库图像的属性信息，从而在进行特征分类后，从包含元素较少的属性信息集合中查找与待识别图像的属性信息匹配的属性信息，效率较高。此外，在该实现方式下一旦获得了匹配的属性信息，立刻就可以得到与其关联的一类底库图像的特征，从而确定底库图像的特征集合的效率也非常高。
[0012]在第一方面的一种实现方式中，所述底库图像的属性信息和所述待识别图像的属性信息中均包含目标的至少一个属性值，所述底库图像的属性信息与所述待识别图像的属性信息匹配是指两项属性信息中包含的属性值对应相等，所述根据每个底库图像的属性信息对该底库图像的特征进行分类，包括：根据每个底库图像的属性信息中包含的属性值计算索引值，并根据计算出的索引值对该底库图像的特征进行分类；其中，具有相同索引值的底库图像的特征被划分为一个类别；所述判断所述待识别图像的属性信息与每个类别的特征对应的属性信息是否匹配，并将对应的属性信息与所述待识别图像的属性信息匹配的类别中的特征确定为底库图像的特征集合中的特征，包括：根据所述待识别图像的属性信息中的属性值计算索引值；判断全部类别的特征对应的索引值中是否包括所述待识别图像的索引值，若包括，则将与所述待识别图像的索引值对应的类别中的特征确定为底库图像的特征集合中的特征。
[0013]在上述实现方式中，将属性信息转换为索引值，从而可以快速完成属性信息之间的比对，并快速获取与属性信息对应的特征。
[0014]在第一方面的一种实现方式中，所述方法还包括：若查找不到匹配的属性信息或匹配的特征，则从剩余特征集合中查找与所述待识别图像的特征匹配的特征，若查找到匹配的特征，则输出与匹配的特征对应的目标识别结果；其中，所述剩余特征集合是指尚未与所述待识别图像的特征进行过匹配的所述底库图像的特征构成的集合。
[0015]属性提取模型对属性信息的提取可能存在一定的误差，并且待识别图像和底库图像很可能并非是同时同地采集的，即使二者包含同一目标，其属性信息也可能不同。因此查找不到匹配的属性信息，或者，查找到了匹配的属性信息但找不到匹配的特征的情况都是有可能发生的，此时可以在剩余特征集合中继续检索，避免因属性信息的因素导致目标识别的准确度降低。此外，查找不到匹配的属性信息或匹配的特征的情况还是比较少的，因此
并不会对目标识别的效率造成显著影响。
[0016]在第一方面的一种实现方式中，所述底库图像的属性信息中包含目标的至少一个属性值，所述待识别图像的属性信息中包含目标的至少一个属性值集合，所述若查找不到匹配的属性信息或匹配的特征，则从剩余特征集合中查找与所述待识别图像的特征匹配的特征，包括：若查找不到匹配的属性信息或匹配的特征，则迭代执行重检索流程，直至查找到与所述待识别图像的特征匹配的所述底库图像的特征，或者确认不存在与所述待识别图像的特征匹配的所述底库图像的特征，所述重检索流程包括：对所述待识别图像的属性信息中包含的属性值集合进行扩展；其中，扩展后的属性值集合包含对应的扩展前的属性值集合，在首次扩展前，所述待识别图像的属性信息中包含的每个属性值集合中仅有一个属性值；从上一轮迭代后的剩余属性信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：获取包含有目标的待识别图像；将所述待识别图像分别输入至特征提取模型和属性提取模型，获得所述特征提取模型提取出的所述待识别图像的特征以及所述属性提取模型提取出的所述待识别图像的属性信息；其中，所述待识别图像的特征和属性信息分别是指所述待识别图像中目标的特征和属性信息；从底库图像的属性信息集合中查找与所述待识别图像的属性信息匹配的属性信息，若查找到匹配的属性信息，则获取与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合；其中，所述底库图像的特征是利用所述特征提取模型提取出的所述底库图像中目标的特征，所述底库图像的属性信息是利用所述属性提取模型提取出的所述底库图像中目标的属性信息；从与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合中查找与所述待识别图像的特征匹配的特征，若查找到匹配的特征，则输出与匹配的特征对应的目标识别结果。2.根据权利要求1所述的目标识别方法，其特征在于，所述从底库图像的属性信息集合中查找与所述待识别图像的属性信息匹配的属性信息，若查找到匹配的属性信息，则获取与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合，包括：判断所述待识别图像的属性信息与底库图像的属性信息集合中的每个属性信息是否匹配，并将所述属性信息集合中与所述待识别图像的属性信息匹配的属性信息对应的底库图像的特征确定为底库图像的特征集合中的特征。3.根据权利要求1所述的目标识别方法，其特征在于，在所述从底库图像的属性信息集合中查找与所述待识别图像的属性信息匹配的属性信息之前，所述方法还包括：根据每个底库图像的属性信息对该底库图像的特征进行分类；其中，具有相同属性信息的底库图像的特征被划分为一个类别；所述从底库图像的属性信息集合中查找与所述待识别图像的属性信息匹配的属性信息，若查找到匹配的属性信息，则获取与匹配的属性信息对应的底库图像的特征集合，包括：判断所述待识别图像的属性信息与每个类别的特征对应的属性信息是否匹配，并将对应的属性信息与所述待识别图像的属性信息匹配的类别中的特征确定为底库图像的特征集合中的特征。4.根据权利要求3所述的目标识别方法，其特征在于，所述底库图像的属性信息和所述待识别图像的属性信息中均包含目标的至少一个属性值，所述底库图像的属性信息与所述待识别图像的属性信息匹配是指两项属性信息中包含的属性值对应相等，所述根据每个底库图像的属性信息对该底库图像的特征进行分类，包括：根据每个底库图像的属性信息中包含的属性值计算索引值，并根据计算出的索引值对该底库图像的特征进行分类；其中，具有相同索引值的底库图像的特征被划分为一个类别；所述判断所述待识别图像的属性信息与每个类别的特征对应的属性信息是否匹配，并将对应的属性信息与所述待识别图像的属性信息匹配的类别中的特征确定为底库图像的特征集合中的特征，包括：根据所述待识别图像的属性信息中的属性值计算索引值；判断全部类别的特征对应的索引值中是否包括所述待识别图像的索引值，若包括，则
将与所述待识别图像的索引值对应的类别中的特征确定为底库图像的特征集合中的特征。5.根据权利要求1-4中任一项所述的目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：若查找不到匹配的属性信息或匹配的特征，则从剩余特征集合中查找与所述待识别图像的特征匹配的特征，若查找到匹配的特征，则输出与匹配的特征对应的目标识别结果；其中，所述剩余特征集合是指尚未与所述待识别图像的特征进行过匹配的所述底库图像的特征构成的集合。6.根据权利要求5所述的目标识别方法，其特征在于，所述底库图像的属性信息中包含目标的至少一个属性值，所述待识别图像的属性信息中包含目标的至少一个属性值集合，所述若查找不到匹配的属性信息或匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：王淑鹏，
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：