CN112036487A - 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取目标图像，所述目标图像包括目标对象；对所述目标图像中的目标对象进行特征提取，得到所述目标对象的特征信息；根据所述特征信息，对所述目标对象分别进行多任务分类，得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果，其中，所述多个人体属性包括年龄属性、性别属性、体态属性、朝向属性、姿态属性以及服装属性中的一种或多种。

Description

图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着计算机视觉技术的发展，对人体各种属性的分类已成为计算机视觉领域中一项重要应用。然而人体属性的分类可能包含多种分类任务，比如衣服颜色的分类、姿势的分类或是体态的分类等，如何高效便捷地实现多种属性的分类任务，成为目前一个亟待解决的问题。

发明内容

本公开提出了一种图像处理方案。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：

获取目标图像，所述目标图像包括目标对象；对所述目标图像中的目标对象进行特征提取，得到所述目标对象的特征信息；根据所述特征信息，对所述目标对象分别进行多任务分类，得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果，其中，所述多个人体属性包括年龄属性、性别属性、体态属性、朝向属性、姿态属性以及服装属性中的一种或多种。

在一种可能的实现方式中，所述方法通过目标神经网络实现，所述目标神经网络包括两个以上的分类网络；所述根据所述特征信息，对所述目标对象分别进行多任务分类，得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果，包括：将所述特征信息通过两个以上的所述分类网络分别进行分类，分别得到所述目标对象在多个属性下的分类结果，其中，每个所述分类网络用于对所述多个属性中的其中一种属性进行分类。

在一种可能的实现方式中，所述目标神经网络还包括变换网络，所述根据所述特征信息，对所述目标对象分别进行多任务分类，得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果，包括：将所述特征信息通过变换网络进行维度变换，得到维度变换后的特征信息；将所述维度变换后的特征信息通过两个以上的分类网络分别进行分类，分别得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果。

在一种可能的实现方式中，所述目标图像包括一个或多个样本图像集合，其中，所述样本图像集合中的样本图像具有所述多个人体属性中同一属性下的相同分类标签，所述样本图像集合中的样本图像的分类标签为所述样本图像集合的分类标签。

在一种可能的实现方式中，在所述目标图像包括多个样本图像集合的情况下，各所述样本图像集合相互独立，各所述样本图像集合对应的人体属性相同和/或不同，各所述样本图像集合的分类标签相同和/或不同；所述获取目标图像包括：分别获取所述多个样本图像集合。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述目标对象在多个属性下的分类结果，分别确定各所述分类网络的误差损失；根据各所述分类网络的误差损失，分别对各所述分类网络进行训练。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标对象在多个属性下的分类结果，分别确定各所述分类网络的误差损失，包括：根据所述分类网络对应的预设损失函数，对通过所述分类网络所得到的分类结果进行计算，确定所述分类网络的误差损失；其中，至少两个所述分类网络对应的预设损失函数不同。

在一种可能的实现方式中，所述获取目标图像，包括：获取初始图像，所述初始图像包括目标对象；对所述初始图像进行尺寸变换，得到与预设尺寸匹配的目标图像，其中，所述目标图像中目标对象的比例与所述初始图像中目标对象的比例一致。

在一种可能的实现方式中，所述对所述初始图像进行尺寸变换，包括：将所述初始图像中具有最大尺寸的边作为目标边，获取所述目标边与预设尺寸之间的尺寸变换比例，根据所述尺寸变换比例，对所述初始图像进行尺寸变换，得到中间图像；通过预设像素，对所述中间图像在所述目标边以外的边进行填充，其中，填充后的图像符合所述预设尺寸。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理装置，包括：图像获取模块，用于获取目标图像，所述目标图像包括目标对象；特征提取模块，用于对所述目标图像中的目标对象进行特征提取，得到所述目标对象的特征信息；多属性分类模块，用于根据所述特征信息，对所述目标对象分别进行多任务分类，得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果，其中，所述多个人体属性包括年龄属性、性别属性、体态属性、朝向属性、姿态属性以及服装属性中的一种或多种。

在一种可能的实现方式中，所述装置通过目标神经网络实现，所述目标神经网络包括两个以上的分类网络；所述多属性分类模块用于：将所述特征信息通过两个以上的所述分类网络分别进行分类，分别得到所述目标对象在多个属性下的分类结果，其中，每个所述分类网络用于对所述多个属性中的其中一种属性进行分类。

在一种可能的实现方式中，所述目标神经网络还包括变换网络，所述多属性分类模块进一步用于：将所述特征信息通过变换网络进行维度变换，得到维度变换后的特征信息；将所述维度变换后的特征信息通过两个以上的分类网络分别进行分类，分别得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果。

在一种可能的实现方式中，所述目标图像包括一个或多个样本图像集合，其中，所述样本图像集合中的样本图像具有所述多个人体属性中同一属性下的相同分类标签，所述样本图像集合中的样本图像的分类标签为所述样本图像集合的分类标签。

在一种可能的实现方式中，在所述目标图像包括多个样本图像集合的情况下，各所述样本图像集合相互独立，各所述样本图像集合对应的人体属性相同和/或不同，各所述样本图像集合的分类标签相同和/或不同；所述获取目标图像包括：分别获取所述多个样本图像集合。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括训练模块，所述训练模块用于：根据所述目标对象在多个属性下的分类结果，分别确定各所述分类网络的误差损失；根据各所述分类网络的误差损失，分别对各所述分类网络进行训练。

在一种可能的实现方式中，所述训练模块进一步用于：根据所述分类网络对应的预设损失函数，对通过所述分类网络所得到的分类结果进行计算，确定所述分类网络的误差损失；其中，至少两个所述分类网络对应的预设损失函数不同。

在一种可能的实现方式中，所述图像获取模块用于：获取初始图像，所述初始图像包括目标对象；对所述初始图像进行尺寸变换，得到与预设尺寸匹配的目标图像，其中，所述目标图像中目标对象的比例与所述初始图像中目标对象的比例一致。

在一种可能的实现方式中，所述图像获取模块进一步用于：将所述初始图像中具有最大尺寸的边作为目标边，获取所述目标边与预设尺寸之间的尺寸变换比例，根据所述尺寸变换比例，对所述初始图像进行尺寸变换，得到中间图像；通过预设像素，对所述中间图像在所述目标边以外的边进行填充，其中，填充后的图像符合所述预设尺寸。

根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：执行上述图像处理方法。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述图像处理方法。

在本公开实施例中，通过获取包括目标对象的目标图像，对目标对象进行特征提取，来得到目标对象的特征信息，并根据特征信息对目标对象分别进行多任务分类，来得到目标对象在年龄、性别、体态、朝向、姿态以及服装等多个人体属性下的分类结果。通过上述过程，可以对目标图像中的目标对象同时进行多任务分类，提升分类的并行性，从而提升分类结果的多样性和分类的效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。

图1示出根据本公开一实施例的图像处理方法的流程图。

图2示出根据本公开一实施例的初始图像示意图。

图3示出根据本公开一实施例的尺寸变换图像的示意图。

图4示出根据本公开一实施例的图像处理方法的流程图。

图5示出根据本公开一实施例的图像处理装置的框图。

图6示出根据本公开一应用示例的图像处理方法示意图。

图7示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。

图8示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。

另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

图1示出根据本公开一实施例的图像处理方法的流程图，该方法可以应用于图像处理装置或图像处理系统等，图像处理装置可以为终端设备、服务器或者其他处理设备等。其中，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一个示例中，该图像处理方法可以应用于云端服务器或本地服务器，云端服务器可以为公有云服务器，也可以为私有云服务器，根据实际情况灵活选择即可。

在一些可能的实现方式中，该图像处理方法也可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。

如图1所示，在一种可能的实现方式中，所述图像处理方法可以包括：

步骤S11，获取目标图像，目标图像包括目标对象。

步骤S12，对目标图像中的目标对象进行特征提取，得到目标对象的特征信息。

步骤S13，根据特征信息，对目标对象分别进行多任务分类，得到目标对象在多个人体属性下的分类结果，其中，多个人体属性包括年龄属性、性别属性、体态属性、朝向属性、姿态属性以及服装属性中的一种或多种。

其中，目标对象可以是具有多任务分类需求的任意对象，可以根据实际情况灵活决定，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，目标对象可以是具有多任务分类需求的人体；在一种可能的实现方式中，目标对象可以是需要确定各类属性的动物，比如狗、猫或是动物园中处于观察状态的各类动物等；在一种可能的实现方式中，目标对象也可以是无生命体的机械设备，比如机器人或是具有各种属性确定需求的机械手或机械体等。后续各公开实施例均以目标对象为人体为例进行说明，目标对象为其他对象的情况可以根据后续各公开实施例进行灵活扩展。

目标图像可以是包含目标对象的任意图像，其实现形式在本公开实施例中不做限定。在一种可能的实现方式中，目标图像可以是需要对其中包含的目标对象进行多任务分类的图像，即可以是应用于图像处理应用过程中的图像。在一种可能的实现方式中，目标图像也可以是样本图像，即目标图像中除了包含目标对象以外，还可以包含目标对象的各类任务标签，在这种情况下，目标图像可以应用于图像处理的训练过程中。具体如何基于目标图像，利用上述公开实施例中提出的图像处理方法进行训练，其实现方式可以参考后续各公开实施例，在此先不做展开。

目标图像的数量在本公开实施例中不做限定，在一种可能的实现方式中，目标图像的数量可以为1，在这种情况下，本公开实施例中可以每次仅执行对单张目标图像的图像处理；在一种可能的实现方式中，目标图像的数量可以为2个以上，在这种情况下，本公开实施例中可以每次执行对多张目标图像的批量图像处理。

目标图像中包含的目标对象的数量在本公开实施例中同样不做限制，在一种可能的实现方式中，每张目标图像可以包含一个目标对象，在这种情况下，对每张目标图像可以得到该目标图像中唯一目标对象的多个任务分类结果；在一种可能的实现方式中，每张目标图像可以包含多个目标对象，在这种情况下，对每张目标图像，可以同时得到该目标图像中多个目标对象的多个任务分类结果，也可以分别或依次得到该目标图像中多个目标对象的多个任务分类结果，根据实际情况进行灵活设定即可，在此不做限定。

步骤S11中获取目标图像的方式在本公开实施例中也不做限定，可以参考后续各公开实施例，在此先不做展开。

在通过步骤S11获取目标图像以后，可以通过步骤S12，对目标图像中的目标对象进行特征提取，从而得到目标对象的特征信息。

对目标对象进行特征提取的方式可以根据实际情况灵活选择，任何可以对图像进行特征提取的方式，均可以作为步骤S12的实现方式，在本公开实施例中不做限定。在一种可能的实现方式中，可以通过具有特征提取功能的神经网络，来实现步骤S12，具体如何实现，可以详见后续各公开实施例，在此先不做展开。

特征信息的具体信息形式可以根据特征提取的方式灵活确定，在本公开实施例中不做限定。

在通过步骤S12得到目标对象的特征信息后，可以通过步骤S13，根据特征信息对目标对象进行多任务分类，来得到目标对象在多个人体属性下的分类结果。

其中，多任务分类可以是针对目标对象的多种不同人体属性，所分别进行的分类，具体包含人体属性，其实现形式可以根据实际情况灵活设定，不局限于下述各公开实施例。如上述公开实施例所述，在一种可能的实现方式中，多个人体属性可以包括年龄属性、性别属性、体态属性、朝向属性、姿态属性以及服装属性中的一种或多种。相应地，不同的人体属性可以对应不同的分类任务，比如目标对象的年龄分类、性别分类、体态分类、朝向分类、姿态分类以及服装分类等。

其中，目标对象的年龄分类可以是根据目标图像中目标对象的年龄属性所执行的分类，在一种可能的实现方式中，年龄分类可以是一个区间分类，即可以判断目标对象的年龄属于哪个年龄段，年龄段的划分可以根据实际情况进行灵活划分与确定，在一个示例中，可以将每十岁作为一个年龄段进行划分；在一个示例中，也可以将每二十岁作为一个年龄段进行划分等；在一种可能的实现方式中，年龄分类也可以是一个精确分类，即可以判断目标对象的年龄具体为几岁。

目标对象的性别分类可以是根据目标图像中目标对象的性别属性所执行的分类，在一种可能的实现方式中，可以将目标对象的年龄划分为男性以及女性。

目标对象的体态分类可以是根据目标对象的体态属性所执行的分类，在一种可能的实现方式中，在一种可能的实现方式中，体态分类可以是一个多任务分类，比如可以将目标对象的高矮作为一个分类任务，将目标对象的胖瘦作为一个分类任务等，在这种情况下，目标对象的体态分类可以看作为两个分类任务，分别可以为：将目标对象的体态根据身高划分为高、矮以及高度适中的高度分类任务，以及将目标对象的体态根据胖瘦划分为胖、瘦以及身材适中的身材分类任务等，在这种情况下，输出的分类结果也可以是分别针对这两个分类任务的分类结果；在一种可能的实现方式中，体态分类可以是一个单任务分类，在这种情况下，可以综合考虑目标对象的高矮与胖瘦，将目标对象的体态分类为：高瘦、高胖、高且身材适中、矮瘦、矮胖、矮且身材适中、高度适中且瘦、高度适中且胖以及高度适中且身材适中等，在这种情况下，输出的分类结果可以是针对这一个任务下的分类结果。

目标对象的朝向分类可以是根据目标对象的头部或身体朝向等属性所划分的分类结果，在一种可能的实现方式中，朝向分类也可以根据实际情况划分为多任务分类或是单任务分类等，在划分为多任务分类的情况下，可以分别将头部朝向、身体朝向以及腿部朝向等分别作为多个分类任务来得到多个任务下的分类结果；在划分为单任务分类的情况下，可以根据目标对象的头部、身体以及腿部的朝向，来综合判断目标对象的整体朝向，从而输出对应的整体朝向分类结果。

目标对象的服装分类可以是根据目标对象的服装属性所划分的分类结果，同理，在一种可能的实现方式中，服装分类也可以根据实际情况划分为多任务分类或单任务分类，在划分为多任务分类的情况下，可以分别将不同部位的着装类型，比如上衣、下装、鞋子或是帽子的类型等作为多个分类任务，还可以将不同部位的着装颜色也作为多个分类任务等，从而得到在不同分类任务下的多个分类结果；在划分为单任务分类的情况下，可以将各部位装置的类型以及颜色结合，来作为单任务下的总体分类结果等。

通过与多个人体属性对应的多任务分类，可以在执行一次本公开实施例中提出的图像处理方法的情况下，同时输出目标对象在多个人体属性下的分类结果，这些分类结果可以表达出目标对象的多种属性，从而可以更加便捷且全面地掌握目标对象的各类属性情况。

根据特征信息对目标对象分别进行多任务分类的具体分类方式，在本公开实施例中不做限定，可以根据实际情况灵活决定，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，可以通过神经网络实现多任务分类，具体如何利用神经网络来实现多任务分类，其实现形式可以参考下述各公开实施例，在此先不做展开。

多个分类任务下的分类结果的种类以及形式，均可以根据实际情况灵活决定，同样不局限于下述各公开实施例。

在一种可能的实现方式中，其中某一分类任务下的分类结果可以包括：目标对象分别属于该分类任务的多个预设分类种类的概率和/或目标对象在该分类任务的多个预设分类种类中具有最大概率的分类种类。即在一种可能的实现方式中，得到的分类结果的形式可以是目标对象分别属于不同预设分类种类的概率；在一种可能的实现方式中，得到的分类结果的形式也可以是目标对象最可能属于的分类种类，在一个示例中，目标对象最可能属于的分类种类，可以是目标对象在多个预设分类种类中，所属概率值最高的分类种类，在一个示例中，目标对象最可能属于的分类种类，也可以是目标对象在多个预设分类种类中，所属概率值超过预设概率值的某一或某多个分类种类等。其中，预设概率值的数值可以根据实际情况灵活设定，在本公开实施例中不做限定。

在一种可能的实现方式中，上述公开实施例中的多个预设分类种类，即是针对不同的任务，可以将目标对象所划分为的多种分类结果，比如在上述公开实施例中提到的性别分类任务中，预设分类种类可以包括男性和女性另种；在上述公开实施例中提到的年龄分类任务中，预设分类种类可以包括每十岁划分的一个年龄段等；其他分类任务下的多个预设分类种类的情况可以参考上述各公开实施例，在此不再赘述。

如上述各公开实施例所述，某分类任务下的分类结果可以是概率的形式，也可以是分类种类的形式，而步骤S13中可以分别得到目标对象在多个分类任务下的分类结果，在一种可能的实现方式中，步骤S13中得到的多个分类任务下的分类结果的形式可以相同，比如均为概率，或是均为分类种类；在一种可能的实现方式中，步骤S13中得到的多个分类任务下的分类结果的形式可以不同，比如有的分类结果可以是概率，有的分类结果可以是分类种类等。具体如何选择，可以根据实际情况灵活决定。

在本公开实施例中，通过获取包括目标对象的目标图像，对目标对象进行特征提取，来得到目标对象的特征信息，并根据特征信息对目标对象分别进行多任务分类，来得到目标对象在年龄、性别、体态、朝向、姿态以及服装等多个人体属性下的分类结果。通过上述过程，可以对目标图像中的目标对象同时进行多任务分类，提升分类的并行性，从而提升分类结果的多样性和分类的效率。

如上述各公开实施例所述，步骤S11中，获取目标图像的方式可以根据实际情况灵活变化。在一种可能的实现方式中，可以通过直接接收输入的目标图像的方式，来获取目标图像；在一种可能的实现方式中，也可以通过读取存储在数据库或任意存储位置的目标图像的方式，来获取目标图像。在一种可能的实现方式中，步骤S11也可以包括：

步骤S111，获取初始图像，初始图像包括目标对象；

步骤S112，对初始图像进行尺寸变换，得到与预设尺寸匹配的目标图像，其中，所目标图像中目标对象的比例与初始图像中目标对象的比例一致。

其中，初始图像可以是包含目标对象的任意图像，其实现形式可以参考上述公开实施例中目标图像的实现形式，在此不再赘述。在一种可能的实现方式中，获取的初始图像可以直接作为目标图像；在一种可能的实现方式中，由于步骤S12中特征提取可能对输入的图像的尺寸或是其他参数等有相应的需求，在这种情况下，可以通过步骤S112，对获取的初始图像进行尺寸变换，从而得到符合特征提取的输入要求的目标图像。

预设尺寸可以是根据第一神经网络对图像尺寸的需求所确定的尺寸，其具体的尺寸大小可以根据实际情况灵活决定，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，在目标图像为二维图像的情况下，预设尺寸的大小可以为256像素×256像素。对初始图像进行尺寸变换的具体方式也可以根据实际情况灵活决定，任何可以将初始图像变换为与预设尺寸匹配的尺寸变换图像的方式，均可以作为尺寸变换的实现方式。尺寸变换具体如何实现可以参考后续各公开实施例，在此先不做展开。

在一种可能的实现方式中，可以通过控制尺寸变换的过程，使得对初始图像进行尺寸变换后所得到的尺寸变换图像，其包含的目标对象的比例，可以与初始图像中目标对象的比例一致，通过这种方式，可以尽可能的在目标图像中保留目标对象的各原始特征，从而使得后续根据目标图像进行多任务分类所得到的多个分类结果更加准确，提升图像处理的精度和准确性。

如上述公开实施例所述，尺寸变换的方式可以根据实际情况灵活决定。在一种可能的实现方式中，可以直接将目标图像按照预设尺寸的大小进行压缩或扩展，来实现尺寸变换。在一种可能的实现方式中，对初始图像进行尺寸变换，得到与预设尺寸匹配的尺寸变换图像，可以包括：

将初始图像中具有最大尺寸的边作为目标边，获取目标边与预设尺寸之间的尺寸变换比例，根据尺寸变换比例，对初始图像进行尺寸变换，得到中间图像；

通过预设像素，对中间图像在目标边以外的边进行填充，其中，填充后的图像符合预设尺寸。

其中，目标边可以是初始图像中具有最大尺寸的边，在一种可能的实现方式中，在初始图像为二维图像的情况下，目标边可以是初始图像中的长边；在一种可能的实现方式中，在初始图像为三维图像的情况下，目标边可以是初始图像的长边、宽边以及高边中，具有最大长度的一边。图2示出根据本公开一实施例的初始图像示意图，图3示出根据本公开一实施例的尺寸变换图像的示意图。如图2所示，从图中可以看出，在一个示例中，初始图像中竖边高度大于横边高度，在这种情况下，可以将初始图像的竖边作为目标边。

在确定目标边以后，可以进一步确定该目标边的预设尺寸，从而可以确定目标边的尺寸与预设尺寸之间的尺寸变换比例。在一种可能的实现方式中，可以分别获取初始图像在目标边上的第一长度，以及预设尺寸对目标边所要求的第二长度，并将第二长度与第一长度的比值，作为尺寸变换比例。举例来说，如图2与图3所示，通过上述公开示例已经可以得知，初始图像中的竖边为目标边，因此，在一个示例中，可以将初始图像的竖边的长度作为第一长度，将预设尺寸中同一边的长度(即图3中的竖边)作为第二长度，并将图3中竖边长度与图2中竖边长度的比值作为尺寸变换比例。

基于确定的尺寸变换比例，可以对初始图像进行尺寸变换。在一种可能的实现方式中，基于尺寸变换比例对初始图像进行的尺寸变换，可以是在不改变初始图像原有各边之间的尺寸比例的情况下，进行的尺寸变换。举例来说，如图2与图3所示，为了不改变初始图像中横边与竖边之间的比例，在一个示例中，可以将初始图像的竖边按照尺寸变换比例进行变换的同时，将初始图像的横边按照同样的尺寸变换比例进行变换，来得到中间图像，即图3中除去黑色阴影区域的图像。从图中可以看出，基于尺寸变换比例对初始图像进行尺寸变换，得到的中间图像，其竖边的长度与预设尺寸要求的长度一致；同时，中间图像中横边与竖边的比例，与初始图像中横边与竖边的比例一致，因此中间图像中的目标对象没有因尺寸变换的缘故发生形变。

在得到中间图像以后，由于中间图像的在目标边以外的边上的尺寸可能并未达到预设尺寸的要求，在这种情况下，可以对中间图像在目标边以外的边，通过预设像素进行填充，从而得到符合预设尺寸的填充后的图像。其中，预设像素的像素值可以根据实际情况灵活确定，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，为了便于处理，可以将黑色像素所对应的0像素值填充到中间图像在目标边以外的边上，具体如何填充，同样可以根据实际情况灵活决定，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，可以在目标边以外的边上，在中间图像的两侧填充等尺寸的像素值为0的黑色像素；在一种可能的实现方式中，也可以在目标边以外的边上，在中间图像的某一侧填充像素值为0的黑色像素等。举例来说，如图3所示，在一个示例中，可以在中间图像横边的左右两侧，填充相等的像素值为0的黑色像素，从而得到如图3所示的图像，在本公开示例中，填充后的图像的尺寸可以为256像素×256像素。

通过上述对初始图像进行尺寸变换，得到与预设尺寸匹配的尺寸变换图像的尺寸变换过程，可以使得尺寸变换图像中目标对象的比例与初始图像中目标对象的比例一致，即不更改目标对象的身体比例，从而减小由于目标对象身体比例的变化对姿态分类的影响，在令目标图像的尺寸符合尺寸要求的同时，提升后续得到的分类结果的准确性。

在一种可能的实现方式中，本公开实施例中提出的图像处理方法，可以通过神经网络来实现。因此，在一种可能的实现方式中，本公开实施例中提出的图像处理方法，可以通过目标神经网络实现，目标神经网络可以包括两个以上的分类网络，步骤S13可以包括：

将特征信息通过两个以上的分类网络分别进行分类，分别得到目标对象在多个属性下的分类结果，其中，每个分类网络用于对多个属性中的其中一种属性进行分类。

其中，目标神经网络可以是用于图像处理过程中的神经网络，其实现形式可以根据实际情况灵活选择，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，目标神经网络可以包括特征提取网络和/或分类网络，在目标神经网络包括特征提取网络的情况下，特征提取网络可以在步骤S12中实现特征提取；同理，在目标神经网络包括分类网络的情况下，分类网络可以在步骤S13中实现姿态分类。目标神经网络中的特征提取网络以及分类网络可以是具有独立结构的完整神经网络，也可以是目标神经网络中具有一定功能的一个或多个神经网络层。

特征提取网络可以是任意具有特征提取功能的神经网络，其实现形式在本公开实施例中不做限定。如上述公开实施例所述，在一种可能的实现方式中，特征提取网络的网络规模可以小于预设神经网络。在一种可能的实现方式中，特征提取网络可以是常见的具有特征提取功能的神经网络，举例来说，特征提取网络可以是ResNet神经网络或是VGGNet神经网络等。由于上述神经网络可能还包含很多的类型，因此特征提取网络采用何种具体的神经网络在本公开实施例中也不做限定，在一个示例中，特征提取网络可以为ResNet50神经网络；在一个示例中，特征提取网络可以为ResNet18神经网络等。

分类网络可以是任意具有分类功能的神经网络，其执行何种功能，可以根据其所执行的分类任务所灵活决定，举例来说，在一种可能的实现方式中，在分类网络执行的是目标对象的性别分类任务的情况下，分类网络可以根据通过的特征信息进行分类，来输出目标对象的性别情况。分类网络的实现方式可以根据实际情况灵活决定，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，分类网络可以是具有与分类任务对应功能的单一分类层；在一种可能的实现方式中，分类网络也可以是由多种神经网络层所共同构成的分类网络等，具体包含哪些层，以及这些层需要执行何种操作，均可以根据实际情况灵活确定。分类网络的其他实现形式可以参考后续各公开实施例，在此先不做展开。

分类网络的数量，可以根据分类任务的实际数量所灵活决定，在一种可能的实现方式中，分类网络的数量可以与多任务分类中人体属性的数量一致，即对一个属性所执行的分类任务可以对应一个分类网络。在一种可能的实现方式中，在某个属性对应的分类任务可以如上述公开实施例所述，进一步划分为多任务分类的情况下，分类网络的数量也可以根据每个分类任务下包含的任务种类来灵活确定，举例来说，在一个示例中，目标对象的体态分类可以进一步划分为高度分类任务和身材分类任务，在这种情况下，面向体态分类这一个总体任务下的两个子任务，可以通过两个分类网络来综合实现，即可以通过一个分类网络来实现高度分类任务，再通过一个分类网络来实现身材分类任务；在一个示例中，在目标对象的体态分类划分为单任务分类的情况下，面向体态分类这一任务，可以直接通过一个分类网络来实现分类。

通过目标神经网络实现本公开实施例中提出的图像处理方法，并将特征信息通过两个以上的分类网络分别进行分类，分别得到目标对象在多个属性下的分类结果，通过上述过程，可以直接利用目标神经网络来实现目标对象的多任务分类，实现端到端的图像处理，且可以同时得到多个人体属性下的分类结果，从而提升图像处理的速度和效率。

在一种可能的实现方式中，目标神经网络还可以包括变换网络，图4示出根据本公开一实施例的图像处理方法的流程图，如图所示，在一种可能的实现方式中，步骤S13可以包括：

步骤S131，将特征信息通过变换网络进行维度变换，得到维度变换后的特征信息；

步骤S132，将维度变换后的特征信息通过两个以上的分类网络进行分类，分别得到目标对象在多个人体属性下的分类结果。

其中，变换网络可以是具有维度变换功能的神经网络，其实现方式可以根据实际情况灵活设定，在本公开实施例中不做限定。如上述公开实施例所述，步骤S131中，特征信息可以通过变换网络进行维度变换，具体如何变换，其实现方式可以根据变换网络的实际情况灵活决定。在一种可能的实现方式中，变换网络可以具有降维功能，在这种情况下，变换网络可以对输入的特征信息进行降维，从而得到维度变换后的，实现特征降维的特征信息。

分类网络可以是具有与分类任务对应的分类功能的神经网络，其实现形式同样可以根据实际情况灵活决定，不同功能的分类网络的实现形式可以相同也可以不同，不局限于下述各公开实施例。在一种可能的实现方式中，某分类任务下的分类网络可以仅包含一层分类层，在一种可能的实现方式中，某分类任务下的分类网络可以通过不同的卷积层、池化层、分类层或是其他各类层，以任意形式构成的具有相应分类功能的神经网络。通过上述公开实施例中步骤S132可以看出，在一种可能的实现方式中，维度变换后的特征信息可以通过多个分类网络进行相应分类任务下的分类，从而得到目标对象在多个分类任务下的分类结果。

在一种可能的实现方式中，本公开实施例中提出的分类过程，可以仅通过多个分类网络进行分类，在一种可能的实现方式中，本公开实施例中提出的分类过程，可以依次通过变换网络进行维度变换，再通过多个分类网络进行分类。通过上述分类过程的实现方式，一方面可以提升分类实现过程的灵活性，另一方面，通过变换网络对特征信息进行维度变换后，再进行多任务分类，可以减小各分类网络需要处理的数据量，提升分类网络的分类速度，从而提升整个图像处理过程的处理速度。

如上述各公开实施例所述，本公开实施例所提出的图像处理方法，还可以用于训练过程。在这种情况下，目标图像可以是用于训练的样本图像。在一种可能的实现方式中，目标图像可以包括一个或多个样本图像集合，其中，样本图像集合中的样本图像具有多个人体属性中同一属性下的相同分类标签，样本图像集合中的样本图像的分类标签为样本图像集合的分类标签。

其中，样本图像集合可以是包含有一个或多个样本图像的集合，样本图像集合中包含的样本图像数量，在本公开实施例中不做限定，可以根据实际情况灵活确定。从上述公开实施例可以看出，在一种可能的实现方式中，目标图像可以包括一个样本图像集合，在一种可能的实现方式中，目标图像也可以包括多个样本图像集合，在目标图像包括多个样本图像集合的情况下，目标图像包含的样本图像集合的数量，在本公开实施例中也不做限制，根据实际情况灵活确定即可。

样本图像可以是包含有目标对象分类标签的图像，即样本图像中目标对象的任务分类结果是已经确定的，且通过标签的形式标注在样本图像中，作为样本图像的分类标签。如上述各公开实施例所述，本公开实施例中不同的分类网络可以执行不同人体属性的分类任务，而每个分类任务又可能存在多种不同的分类结果，因此相应地，单个标签可能对应的是某个人体属性下的某种分类结果，举例来说，在性别分类任务中，针对男性和女性这两种分类结果，可以包含男性标签和女性标签；在体态分类任务中，可以包含有高瘦、高胖以及矮瘦等等分类结果，这些分类结果可以分别对应不同的分类标签。样本图像包含的分类标签的数量可以根据实际情况灵活决定，比如在一种可能的实现方式中，每个样本图像中可能仅包含其在一个人体属性下的单个标签，比如某个样本图像中目标对象A的分类标签为男性，另外一个样本图像中目标对象B的标签为高瘦等；在一种可能的实现方式中，由于样本图像中的目标对象可能有在多个人体属性下的分类结果，因此可以包含多个人体属性下的多个标签，比如某个样本图像中目标对象A的分类标签为男性、矮胖以及朝向为北等；在一种可能的实现方式中，在样本图像中的目标对象可能有在多个分类任务下的分类结果的情况下，为了使得一个样本图像中的样本图像标签统一，可以将同一个样本图像进行复制，从而在每个样本图像中仅表达该目标对象在一个人体属性下的标签，举例来说，目标对象A所在的样本图像为样本图像X，在一个示例中，可以将样本图像X复制三份分别作为样本图像X1、X2和X3，样本图像X1中目标对象A的分类标签为男性，X2中目标对象A的分类标签为矮胖，X3中目标对象的分类标签为朝向为北。

通过上述公开实施例可以看出，在一种可能的实现方式中，样本图像集合中的样本图像具有相同人体属性下的相同分类标签，样本图像集合中的样本图像的分类标签为样本图像集合的分类标签，即样本图像集合可以是具有同样分类标签的样本图像的集合。样本图像集合的获取方式可以根据实际情况灵活决定，在一种可能的实现方式中，获取样本集合的方式可以为：分别将各人体属性下具有相同分类标签的样本图像进行汇总或集合，从而得到与样本图像分类标签一致的样本图像集合。需要注意的是，通过上述各公开实施例可以看出，在不同的样本图像集合，可能包含图像内容相同的样本图像，但是由于这些样本图像的分类标签不同，因此它们可以被划分到不同的样本图像集合中。

通过包含一个或多个样本图像集合的目标图像，可以将训练过程中的样本图像集成化与模块化，从而便于在样本图像的数量较多的情况下，通过直接获取样本图像集合的方式，快速获取不同的样本图像，从而提升目标图像数据加载与获取的集成度，提升目标图像的获取效率。

在一种可能的实现方式中，在目标图像包括多个样本图像集合的情况下，各样本图像集合相互独立，各样本图像集合对应的人体属性相同和/或不同，各样本图像集合的分类标签相同和/或不同，在这种情况下，步骤S11可以包括：分别获取多个样本图像集合。

如上述各公开实施例所述，样本图像集合可以是具有同样分类标签的样本图像的集合。在一种可能的实现方式中，各样本图像集合相互独立，即不同的样本图像集合之间可以不产生任何相互影响。举例来说，在一个示例中，在对其中某个样本图像集合中的样本图像进行添加、删除或是修改等操作的情况下，其余样本图像集合不会发生变化，也不会产生相同或相应的操作等。各样本图像集合对应的人体属性可以相同，也可以不同，举例来说，在一个示例中，本公开实施例中提出的图像处理方法，可以用于获取目标对象在性别、年龄以及体态三个人体属性下的分类结果，在这种情况下，在一个示例中，样本图像集合的数量可以为6个，分别记为Y1、Y2、Y3、Y4、Y5和Y6，其中Y1和Y2可以分别对应性别属性下的分类任务，Y3和Y4分别对应年龄属性下的分类任务，Y5和Y6分别对应体态属性下的分类任务。各样本图像集合的分类标签可以相同，也可以不同，举例来说，在一个示例中，对于上述公开实施例中对应性别属性下的分类任务的样本图像集合Y1和Y2，Y1可能对应的是男性标签，Y2可能对应的是女性标签，对应体态属性下的分类任务的样本图像集合Y5和Y6，可能均对应的是高瘦标签等。具体每个分类任务下的不同分类标签，对应的样本图像集合的数量为多少，可以根据样本图像的实际情况灵活确定，在本公开实施例中不做限制。

在不同的样本图像集合具有相同标签的情况下，由于不同的样本图像集合相互独立，因此在一种可能的实现方式中，可以无需合并不同的样本图像集合，直接将具有相同分类标签的不同样本图像集合分别作为目标图像，输入到特征提取网络中；在一种可能的实现方式中，也可以将具有相同分类标签的不同样本图像集合进行合并后，将合并后的样本图像集合作为目标图像输入到特征提取网络中。具体如何实现，可以根据实际情况灵活决定。

通过上述公开实施例还可以看出，在目标图像包括多个样本图像集合的情况下，可以通过分别获取多个样本图像集合的方式，获取目标图像。其中，分别获取多个样本图像集合的具体过程可以根据实际情况灵活决定，在一种可能的实现方式中，可以同时分别获取这多个样本图像集合来实现目标图像的获取；在一种可能的实现方式中，也可以按照某种预设顺序，依次获取多个样本图像集合，来实现目标图像的获取；在一种可能的实现方式中，还可以先以上述任意一种方式获取多个样本图像集合作为目标图像，并进行后续的训练过程，并在训练的过程中，再额外获取一个或多个已有的或其他的样本图像集合，来进一步作为目标图像执行后续的图像处理。

通过对应相同和/或不同人体属性，且具有相同和/或不同分类标签的独立的各样本图像集合，以及分别获取多个样本图像集合的目标图像获取方式，可以提升图像处理以及训练过程中，图像加载的灵活程度，从而提升图像处理的灵活性。

在一种可能的实现方式中，获取目标图像还可以包括：

分别获取多个样本图像集合；

将获取的样本图像集合中的至少一个样本图像集合按照预设次数进行复制，得到复制后的多个样本图像集合；

将获取的多个样本图像集合，以及复制后的多个样本图像集合，作为目标图像。

如上述各公开实施例所述，对于不同的样本图像集合，可能包含不同的分类标签，对于某些分类标签来说，其对应的样本图像可能数量较少或是较难获取，在这种情况下，该分类标签对应的样本图像集合数量，以及该分类标签对应的样本图像集合中样本图像的数量，均可能较少，在这种情况下，如果直接利用获取的多个样本图像集合进行训练，可能会使得样本数量较少的分类标签的训练效果较差，从而影响本公开实施例中提到的多任务分类中某类或某几类任务的分类效果。因此，在一种可能的实现方式中，可以通过上述公开实施例，将获取的样本图像集合中，分类难度较高，或是分类标签对应的样本数量较少的样本图像集合复制至预设次数，其中预设次数的具体次数值可以根据实际情况灵活决定，在本公开实施例中不做限制。在复制后，可以将获取的多个样本图像集合，以及复制后的多个样本图像集合，作为目标图像，通过上述公开实施例中提到的任意方式获取后进行训练。

通过对获取的样本图像集合中部分或多个样本图像集合的复制，可以在样本图像数量较少，或是样本图像数据分布不均衡的情况下，实现较好的训练效果，从而得到具有更好特征提取效果的特征提取网络，或是具有更好分类效果的多个分类网络，从而得到具有更好图像处理效果的目标神经网络。

如上述各公开实施例所述，本公开实施例中提出的图像处理方法还可以应用于训练过程中，具体如何训练其实现方式可以根据实际情况灵活决定。在一种可能的实现方式中，可以根据目标图像对应的多个分类任务下的分类结果，结合某种或某些损失函数，确定不同分类网络的总体误差损失，从而根据不同分类网络的总体误差损失对多个分类网络进行共同训练。具体采用哪些损失函数在本公开实施例中不做限定，在一个示例中，可以采用softmax损失函数等。

在一种可能的实现方式中，目标图像可以包括多个样本图像，本公开实施例提出的图像处理方法还可以包括：

步骤S14，根据目标对象在多个人体属性下的分类结果，分别确定各分类网络的误差损失；

步骤S15，根据各分类网络的误差损失，分别对各分类网络进行训练。

其中，目标图像包括的多个样本图像，可以是如上述各公开实施例中所述的样本图像集合的形式作为目标图像，也可以直接作为目标图像用于后续的训练过程，其实现形式可以根据实际情况灵活决定，在此不做限定。

通过上述公开实施例可以看出，在一种可能的实现方式中，由于本公开实施例中的图像处理方法，可以通过多个分类网络来对目标图像中的目标对象，进行多个分类任务下的分类，因此，在一种可能的实现方式中，也可以根据目标对象在多个分类任务下的分类结果，来分别对各分类网络的误差损失进行计算，从而根据各分类网络的误差损失，来分别对各分类网络进行训练。

具体如何分别确定各分类网络的误差损失，其计算方式可以根据实际情况灵活决定。在一种可能的实现方式中，可以将各分类网络对应的分类结果，代入到误差损失函数的计算公式中，比如代入到softmax损失函数的计算公式中，从而分别得到不同分类网络的误差损失，并基于这些分类网络的误差损失来分别反向训练不同的分类网络。在一种可能的实现方式中，也可以采用其他的方式来确定各分类网络的误差损失，详见下述各公开实施例，在此先不做展开。

在分别确定各分类网络的误差损失后，如何根据各分类网络的误差损失对各分类网络进行训练，其训练过程可以根据不同分类网络的具体结构来灵活决定，具体采用何种训练方法也可以根据实际情况进行选择，在本公开实施例中不做限定。

通过根据目标对象在多个分类任务的分类结果，分别确定各分类网络的误差损失，从而根据各分类网络的误差损失，来分别对各分类网络进行训练。通过上述过程，可以有效地针对不同的分类网络，采用其对应的分类结果进行训练，减小了各分类网络之间的相互干扰，提升了不同分类任务之间的独立性，即使后续发生无需执行某些分类任务，需要删除其对应的某个或某些分类网络的情况，对其他未被删除的分类网络也会较小，仍可以保持其他分类网络原有的分类效果。

如上述公开实施例所述，步骤S14的实现方式可以灵活决定。在一种可能的实现方式中，步骤S14可以包括：

根据分类网络对应的预设损失函数，对通过分类网络所得到的分类结果进行计算，确定分类网络的误差损失；其中，至少两个分类网络对应的预设损失函数不同。

如上述公开实施例所述，不同分类网络可以分别根据其对应的分类结果来得到误差损失，在一种可能的实现方式中，还可以进一步地，对于不同的分类网络，根据各分类网络所对应的预设损失函数，来确定各分类网络的误差损失。

如上述公开实施例所述，损失函数可以存在多种实现形式，因此，不同分类网络对应的预设损失函数可以相同，也可以不同，根据实际情况灵活确定即可。在一种可能的实现方式中，预设损失函数可以包括：softmax损失函数、a-softmax损失函数、BCE损失函数以及focal loss损失函数中的一种或多种。

如何确定不同的分类网络应该选择何种预设损失函数，其实现方式可以根据实际情况灵活选择。在一种可能的实现方式中，可以根据分类网络对应的分类任务，从多种可能的损失函数中初步选择几种作为候选损失函数，然后分别通过各候选损失函数对该分类网络进行训练，并通过用于测试的样本图像对训练后的分类网络进行验证，来判断在哪种候选损失函数下，训练后的分类网络具有较高的分类准确性，或是具有较高的分类速度，从而基于综合评判的结果，从候选损失函数中选择一种或多种，作为该分类任务下分类网络的预设损失函数。在一种可能的实现方式中，也可以直接将用于分类的多种损失函数均作为候选损失函数，然后通过上述公开实施例中的选择过程，来分别确定不同分类网络所适合的预设损失函数。

在确定分类网络对应的预设损失函数以后，可以通过该分类网络得到的分类结果，代入到该分类网络对应的预设损失函数中，进行误差损失计算，得到的计算结果可以作为分类网络的误差损失。

在本公开实施例中，通过根据分类网络对应的预设损失函数，对通过分类网络所得到的分类结果进行计算，来确定分类网络的误差损失。通过上述过程，可以进一步提高不同分类网络之间训练的独立性，且由于选择了适合分类网络的预设损失函数，可以提升各分类网络最终的训练效果，继而提升分类网络输出的分类结果的准确性，从而提升应用训练好的分类网络进行图像处理的处理精度。

图5示出根据本公开一实施例的图像处理装置的框图。如图所示，所述图像处理装置20可以包括：

图像获取模块21，用于获取目标图像，目标图像包括目标对象；

特征提取模块22，用于对目标图像中的目标对象进行特征提取，得到目标对象的特征信息；

多属性分类模块23，用于根据特征信息，对目标对象分别进行多任务分类，得到目标对象在多个人体属性下的分类结果，其中，多个人体属性包括年龄属性、性别属性、体态属性、朝向属性、姿态属性以及服装属性中的一种或多种。

在一种可能的实现方式中，装置通过目标神经网络实现，目标神经网络包括两个以上的分类网络；多属性分类模块用于：将特征信息通过两个以上的分类网络分别进行分类，分别得到目标对象在多个属性下的分类结果，其中，每个分类网络用于对多个属性中的其中一种属性进行分类。

在一种可能的实现方式中，目标神经网络还包括变换网络，多属性分类模块进一步用于：将特征信息通过变换网络进行维度变换，得到维度变换后的特征信息；将维度变换后的特征信息通过两个以上的分类网络分别进行分类，分别得到目标对象在多个人体属性下的分类结果。

在一种可能的实现方式中，目标图像包括一个或多个样本图像集合，其中，样本图像集合中的样本图像具有多个人体属性中同一属性下的相同分类标签，样本图像集合中的样本图像的分类标签为样本图像集合的分类标签。

在一种可能的实现方式中，在目标图像包括多个样本图像集合的情况下，各样本图像集合相互独立，各样本图像集合对应的人体属性相同和/或不同，各样本图像集合的分类标签相同和/或不同；获取目标图像包括：分别获取多个样本图像集合。

在一种可能的实现方式中，装置还包括训练模块，训练模块用于：根据目标对象在多个属性下的分类结果，分别确定各分类网络的误差损失；根据各分类网络的误差损失，分别对各分类网络进行训练。

在一种可能的实现方式中，训练模块进一步用于：根据分类网络对应的预设损失函数，对通过分类网络所得到的分类结果进行计算，确定分类网络的误差损失；其中，至少两个分类网络对应的预设损失函数不同。

在一种可能的实现方式中，图像获取模块用于：获取初始图像，初始图像包括目标对象；对初始图像进行尺寸变换，得到与预设尺寸匹配的目标图像，其中，目标图像中目标对象的比例与初始图像中目标对象的比例一致。

在一种可能的实现方式中，图像获取模块进一步用于：将初始图像中具有最大尺寸的边作为目标边，获取目标边与预设尺寸之间的尺寸变换比例，根据尺寸变换比例，对初始图像进行尺寸变换，得到中间图像；通过预设像素，对中间图像在目标边以外的边进行填充，其中，填充后的图像符合预设尺寸。

应用场景示例

在计算机视觉领域，如何高效便捷地实现多种属性的分类任务，成为目前一个亟待解决的问题。

本公开应用示例提出了一种图像处理方法，图6示出根据本公开一应用示例的图像处理方法示意图，通过图6可以看出，本公开应用示例中，图像处理过程可以包括：

如图6所示，在本公开应用示例中，可以通过将目标图像输入目标神经网络来输出动作类别，其中，目标神经网络可以包括依次连接的特征提取网络(图中的骨干神经网络backbone)、变换网络(图中的颈神经网络neck)以及多个分类网络(图中的多个头神经网络head0～head3)，目标图像通过backbone进行特征提取得到特征信息，特征信息再通过neck实现维度变换得到维度变换后的特征信息，维度变换后的特征信息再分别通过多个head进行多种属性分类，从而得到目标图像中目标对象在多个人体属性下的分类结果。

其中，backbone与neck的实现形式可以灵活选择，详见上述各公开实施例，在本公开应用示例中不再赘述。

在目标图像为样本图像的情况下，图6中提出的图像处理方法还可以进一步用于对目标神经网络中各网络的训练过程中。在一个示例中，图6提出的图像处理方法还可以用于对各分类网络head的训练。在本公开应用示例中，针对不同的分类网络可以接收不同的样本图像集合作为分类准则，同时，对不同的分类网络可以采用不同的预设损失函数作为误差损失的计算方式(如softmax损失函数、a-softmax损失函数以及BCE损失函数等)，本公开应用示例中的训练方式简单明了，且通过对不同的head进行训练或更改，可以方便为整个图像处理过程添加针对目标对象更多属性的分类任务。

在一个示例中，本公开应用示例还可以使用多个样本图像集合(如图中的数据集0_0即Data0_0、数据集0_1即Data0_1、数据集1_0即Data1_0、数据集1_1即Data1_1、数据集2_0即Data2_1、数据集2_1即Data2_1、数据集3_0即Data3_0以及数据集3_1即Data3_1)作为目标图像，输入到backbone中。举例来说，在一个示例中，各分类任务可以对应多个样本图像集合，同时可以根据需要调节不同样本图像集合的比例，比如上衣颜色8种，在一个示例中，可以把每种颜色的样本图像进行区分和会中，得到8个独立的样本图像集合，也可以将两个颜色的样本图像集合进行合并，后期如果发生增加红色样本图像集合的情况，可以无需和原来的红色样本图像集合进行汇总，而是直接作为目标图像输入到第一神经网络中，在一个示例中，也可以对新添加的样本图像集合设置一定的数据添加比例。

在一种可能的实现方式中，本公开应用示例中的目标图像，还可以根据上述公开实施例中提到的尺寸变换方式，变换到预设尺寸。在一个示例中，可以参考图2与图3之间的变换方式，如图2所示，长边的长度大于宽边的长度，因此可以先将长边变换成预设尺寸(如256像素)，宽边则可以按照初始图像中长边与宽边的原有比例变换到相应尺寸(如130像素)，则变换后的中间图像尺寸为256像素×130像素，与预设尺寸的256像素×256像素有差距。因此可以对256像素×130像素的中间图像在宽边方向两边填充上相等的像素，且添加的像素可以是像素值为0的黑色像素，使得最终输入进第一神经网络的尺寸变换图像的尺寸为256像素×256像素，当宽边长度大于长边长度的情况也可以参考上述公开实施例中的操作步骤进行实现。通过上述过程，可以减少人体变形(比如站着的人变胖)以及服饰特征变形等情况，从而提高后续分类的准确程度。

通过本公开应用示例中提出的图像处理方法，可以通过一套完成的图像处理模型同时估计出目标对象的多种属性，实现多任务分类，同时本公开应用示例中的方法也很容易迁移到其他的应用场景，比如人脸属性的多任务分类，或是风景风格的分类等；此外，本公开应用示例通过对初始图像的尺寸变换，可以在同一目标图像尺寸的同时尽可能减少目标对象特征的改变，提升分类的准确性，另外，本公开应用示例提出的图像处理方法可以对人体图像提供准确的画像，为其他任务(如用户画像、人体属性编辑、分析人体行为、交互类的游戏或者直播软件中的用户捕捉以及基于图片生成视频等)提供指导和信息。

本公开应用示例中提出的图像处理方法，除了可以应用于目标对象的多任务分类以外，还可以应用于其他对象的分类，比如图像中背景的分类，或是图像中目标对象和背景的同时多任务分类等，本公开应用示例提出的图像处理方法可以相应的进行灵活扩展与改动。

可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是易失性计算机可读存储介质或非易失性计算机可读存储介质。

本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为上述方法。

在实际应用中，上述存储器可以是易失性存储器(volatile memory)，例如RAM；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如ROM，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器提供指令和数据。

上述处理器可以为ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本公开实施例不作具体限定。

电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。

基于前述实施例相同的技术构思，本公开实施例还提供了一种计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

图7是根据本公开实施例的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。

参照图7，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关人员信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。

图8是根据本公开实施例的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图8，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。

电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态人员信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (12)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取目标图像，所述目标图像包括目标对象；

对所述目标图像中的目标对象进行特征提取，得到所述目标对象的特征信息；

根据所述特征信息，对所述目标对象分别进行多任务分类，得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果，其中，所述多个人体属性包括年龄属性、性别属性、体态属性、朝向属性、姿态属性以及服装属性中的一种或多种。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法通过目标神经网络实现，所述目标神经网络包括两个以上的分类网络；

所述根据所述特征信息，对所述目标对象分别进行多任务分类，得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果，包括：

将所述特征信息通过两个以上的所述分类网络分别进行分类，分别得到所述目标对象在多个属性下的分类结果，其中，每个所述分类网络用于对所述多个属性中的其中一种属性进行分类。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络还包括变换网络，所述根据所述特征信息，对所述目标对象分别进行多任务分类，得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果，包括：

将所述特征信息通过变换网络进行维度变换，得到维度变换后的特征信息；

将所述维度变换后的特征信息通过两个以上的分类网络分别进行分类，分别得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述目标图像包括一个或多个样本图像集合，其中，所述样本图像集合中的样本图像具有所述多个人体属性中同一属性下的相同分类标签，所述样本图像集合中的样本图像的分类标签为所述样本图像集合的分类标签。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述目标图像包括多个样本图像集合的情况下，各所述样本图像集合相互独立，各所述样本图像集合对应的人体属性相同和/或不同，各所述样本图像集合的分类标签相同和/或不同；

所述获取目标图像包括：分别获取所述多个样本图像集合。

6.根据权利要求2至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标对象在多个属性下的分类结果，分别确定各所述分类网络的误差损失；

根据各所述分类网络的误差损失，分别对各所述分类网络进行训练。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象在多个属性下的分类结果，分别确定各所述分类网络的误差损失，包括：

根据所述分类网络对应的预设损失函数，对通过所述分类网络所得到的分类结果进行计算，确定所述分类网络的误差损失；其中，

至少两个所述分类网络对应的预设损失函数不同。

8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标图像，包括：

获取初始图像，所述初始图像包括目标对象；

对所述初始图像进行尺寸变换，得到与预设尺寸匹配的目标图像，其中，所述目标图像中目标对象的比例与所述初始图像中目标对象的比例一致。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述初始图像进行尺寸变换，包括：

将所述初始图像中具有最大尺寸的边作为目标边，获取所述目标边与预设尺寸之间的尺寸变换比例，根据所述尺寸变换比例，对所述初始图像进行尺寸变换，得到中间图像；

通过预设像素，对所述中间图像在所述目标边以外的边进行填充，其中，填充后的图像符合所述预设尺寸。

10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取目标图像，所述目标图像包括目标对象；

特征提取模块，用于对所述目标图像中的目标对象进行特征提取，得到所述目标对象的特征信息；

多属性分类模块，用于根据所述特征信息，对所述目标对象分别进行多任务分类，得到所述目标对象在多个人体属性下的分类结果，其中，所述多个人体属性包括年龄属性、性别属性、体态属性、朝向属性、姿态属性以及服装属性中的一种或多种。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至9中任意一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至9中任意一项所述的方法。

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