本申请涉及通信技术领域，提供了一种背景替换方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可具体应用于金融领域或其他相关领域。本申请能够实现提高背景生成和背景替换的效率。该方法包括：获取视频会话中的第一对象的图像，视频会话为第一对象和第二对象之间的视频会话，对图像进行识别，得到第一对象的第一属性特征，获取第一对象的第二属性特征，第一属性特征用于表征第一对象在图像中的对象信息，第二属性特征用于表征第一对象的基础信息，对第一属性特征和第二属性特征进行特征融合处理，得到融合属性特征，将融合属性特征输入至预先训练的背景生成模型，生成目标背景，将视频会话中的第二对象的视频会话背景，替换为目标背景。为目标背景。为目标背景。
【技术实现步骤摘要】
背景替换方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及通信
，特别是涉及一种背景替换方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]银行网点作为银行与社会对接的媒介之一，需要为对象(如客户)处理各种业务，而为了方便业务的办理，通常会在银行网点中配置有熟悉银行业务的工作人员，来指引对象完成相应的业务。为了进一步方便业务的办理，可以通过网点的坐席(如客服人员)为不方便到达网点现场的对象提供视频会话(如视频面审)服务。为了提供更专业严谨的视频会话服务，需要在远程坐席中心建立背景墙，进行背景替换，从而避免无关背景进入视频。
[0003]传统技术中，现有的背景墙是实体背景墙，需要设计人员先设计背景图，然后根据背景图制作成实体背景墙，并放置在坐席的后面，实现背景替换，但该技术的过程比较繁琐，导致背景替换的效率较低。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种背景替换方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种背景替换方法。方法包括：
[0006]获取视频会话中的第一对象的图像；视频会话为第一对象和第二对象之间的视频会话；
[0007]对图像进行识别，得到第一对象的第一属性特征，以及获取第一对象的第二属性特征；第一属性特征用于表征第一对象在图像中的对象信息，第二属性特征用于表征第一对象的基础信息；
[0008]对第一属性特征和第二属性特征进行特征融合处理，得到第一对象的融合属性特征；
[0009]将融合属性特征输入至预先训练的背景生成模型，生成目标背景；
[0010]将视频会话中的第二对象的视频会话背景，替换为目标背景。
[0011]在其中一个实施例中，对象信息包括着装信息和情绪信息；
[0012]对图像进行识别，得到第一对象的第一属性特征，包括：
[0013]对图像进行着装维度识别，得到第一对象在图像中的着装信息，以及对图像进行情绪维度识别，得到第一对象在图像中的情绪信息；
[0014]对着装信息进行特征识别，得到第一对象在图像中的着装特征，以及对情绪信息进行特征识别，得到第一对象在图像中的情绪特征；
[0015]根据着装特征和情绪特征，确定第一属性特征。
[0016]在其中一个实施例中，获取第一对象的第二属性特征，包括：
[0017]获取第一对象的基础信息；
[0018]将基础信息映射至预设语义空间，得到基础信息对应的语义特征；
[0019]根据语义特征，确定第二属性特征。
[0020]在其中一个实施例中，将融合属性特征输入至预先训练的背景生成模型，生成目标背景，包括：
[0021]将融合属性特征输入至背景生成模型，通过背景生成模型基于融合属性特征，对第一对象进行预测，得到第一对象的预测结果；预测结果用于表征第一对象的期望风格；
[0022]通过背景生成模型，根据预测结果，生成目标背景。
[0023]在其中一个实施例中，预先训练的背景生成模型通过下述方式训练得到：
[0024]获取样本对象的第一样本属性特征和第二样本属性特征；第一样本属性特征用于表征样本对象在样本图像中的样本对象信息，第二样本属性特征用于表征样本对象的样本基础信息；
[0025]对第一样本属性特征和第二样本属性特征进行特征融合处理，得到样本对象的样本融合属性特征；
[0026]将样本融合属性特征输入至待训练的背景生成模型，得到样本背景；
[0027]根据样本背景和样本对象对样本背景的满意度，对待训练的背景生成模型进行训练，得到预先训练的背景生成模型。
[0028]在其中一个实施例中，获取视频会话中的第一对象的图像，包括：
[0029]获取视频会话的视频帧；
[0030]将视频帧输入至预先训练的对象识别模型，通过对象识别模型在视频帧中识别出第一对象的图像区域，根据图像区域，对视频帧进行裁剪处理，得到第一对象的图像。
[0031]在其中一个实施例中，在将视频会话中的第二对象的视频会话背景，替换为目标背景之前，还包括：
[0032]在视频会话中，识别出第二对象的视频会话背景；
[0033]将视频会话中的第二对象的视频会话背景，替换为目标背景，包括：
[0034]根据视频会话背景与目标背景之间的替换关系，将视频会话背景，替换为目标背景。
[0035]第二方面，本申请还提供了一种背景替换装置。所述装置包括：
[0036]图像获取模块，用于获取视频会话中的第一对象的图像；所述视频会话为第一对象和所述第二对象之间的视频会话；
[0037]图像识别模块，用于对所述图像进行识别，得到所述第一对象的第一属性特征，以及获取所述第一对象的第二属性特征；所述第一属性特征用于表征所述第一对象在所述图像中的对象信息，所述第二属性特征用于表征所述第一对象的基础信息；
[0038]特征融合模块，用于对所述第一属性特征和所述第二属性特征进行特征融合处理，得到所述第一对象的融合属性特征；
[0039]目标背景生成模块，用于将所述融合属性特征输入至预先训练的背景生成模型，生成目标背景；
[0040]目标背景替换模块，用于将所述视频会话中的第二对象的视频会话背景，替换为所述目标背景。
[0041]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理
器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0042]获取视频会话中的第一对象的图像；视频会话为第一对象和第二对象之间的视频会话；对图像进行识别，得到第一对象的第一属性特征，以及获取第一对象的第二属性特征；第一属性特征用于表征第一对象在图像中的对象信息，第二属性特征用于表征第一对象的基础信息；对第一属性特征和第二属性特征进行特征融合处理，得到第一对象的融合属性特征；将融合属性特征输入至预先训练的背景生成模型，生成目标背景；将视频会话中的第二对象的视频会话背景，替换为目标背景。
[0043]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0044]获取视频会话中的第一对象的图像；视频会话为第一对象和第二对象之间的视频会话；对图像进行识别，得到第一对象的第一属性特征，以及获取第一对象的第二属性特征；第一属性特征用于表征第一对象在图像中的对象信息，第二属性特征用于表征第一对象的基础信息；对第一属性特征和第二属性特征进行特征融合处理，得到第一对象的融合属性特征；将融合属性特征输入至预先训练的背景生成模型，生成目标背景；将视频会话中的第二对象的视频会话背景，替换为目标背景。
[0045]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种背景替换方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频会话中的第一对象的图像；所述视频会话为第一对象和所述第二对象之间的视频会话；对所述图像进行识别，得到所述第一对象的第一属性特征，以及获取所述第一对象的第二属性特征；所述第一属性特征用于表征所述第一对象在所述图像中的对象信息，所述第二属性特征用于表征所述第一对象的基础信息；对所述第一属性特征和所述第二属性特征进行特征融合处理，得到所述第一对象的融合属性特征；将所述融合属性特征输入至预先训练的背景生成模型，生成目标背景；将所述视频会话中的第二对象的视频会话背景，替换为所述目标背景。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象信息包括着装信息和情绪信息；所述对所述图像进行识别，得到所述第一对象的第一属性特征，包括：对所述图像进行着装维度识别，得到所述第一对象在所述图像中的所述着装信息，以及对所述图像进行情绪维度识别，得到所述第一对象在所述图像中的所述情绪信息；对所述着装信息进行特征识别，得到所述第一对象在所述图像中的着装特征，以及对所述情绪信息进行特征识别，得到所述第一对象在所述图像中的情绪特征；根据所述着装特征和所述情绪特征，确定所述第一属性特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一对象的第二属性特征，包括：获取所述第一对象的基础信息；将所述基础信息映射至预设语义空间，得到所述基础信息对应的语义特征；根据所述语义特征，确定所述第二属性特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述融合属性特征输入至预先训练的背景生成模型，生成目标背景，包括：将所述融合属性特征输入至所述背景生成模型，通过所述背景生成模型基于所述融合属性特征，对所述第一对象进行预测，得到所述第一对象的预测结果；所述预测结果用于表征所述第一对象的期望风格；通过所述背景生成模型，根据所述预测结果，生成所述目标背景。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的背景生成模型通过下述方式训练得到：获取样本对象的第一样本属性特征和第二样本属性特征；所述第一样本属性特征用于表征所述样本对象在样本图像中的样本对象信息，所述第二样本属性特征用于表征所述样本对象的样本基础信息；对所述第一样本属性特征和所述第二样本属性特征进行特征融合处理，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张驰，徐雪，杨洁琼，江文乐，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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