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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司
摘要：本申请公开了一种身份识别模型的训练方法、身份识别方法、电子设备和计算机可读存储介质，所述训练方法先获取人体关键点序列和人体轮廓序列，然后将其输入交互模型中，获得表征人体部位运动信息的第一特征向量、表征人体体型信息的第二特征向量和表征人体关键点运动信息的第三特征向量，再利用这些特征向量调整交互模型的参数，以优化身份识别模型。可见，本申请在获取特征向量时，充分利用了人体关键点特征和人体轮廓特征的交互关系，而且针对更有表达性的人体部位运动信息进行了特征提取，从而互相增强各特征的表征能力，使得利用本申请训练方法训练得到的身份识别模型时，能够提升身份识别的准确性和识别效果。
主权项：1.一种身份识别模型的训练方法，其特征在于，包括：构建身份识别模型，所述身份识别模型包括人体关键点网络模型、分割模型和交互模型；利用所述人体关键点网络模型对多个训练图像进行人体关键点提取以获得人体关键点序列，以及利用所述分割模型对所述多个训练图像进行分割以获得人体轮廓序列；利用所述人体关键点序列和所述人体轮廓序列，基于所述交互模型，获得第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量；其中，所述第一特征向量表征人体部位的运动信息，所述第二特征向量表征人体的体型信息，所述第三特征向量表征所述人体关键点的运动信息；利用所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量调整所述交互模型的参数，以优化所述身份识别模型；所述交互模型包括第一子网络、第二子网络和第三子网络，所述利用所述人体关键点序列和所述人体轮廓序列，基于所述交互模型，获得第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量的步骤，包括：利用所述人体关键点序列和所述人体轮廓序列，基于所述第一子网络，获得所述第一特征向量；以及，利用所述人体关键点序列和所述人体轮廓序列，基于所述第二子网络，获得所述第二特征向量；以及，利用所述人体关键点序列，基于所述第三子网络，获得所述第三特征向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 身份识别模型的训练方法和身份识别方法以及相关设备
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