CN109634981A - 一种数据库扩充方法及装置 - Google Patents
一种数据库扩充方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109634981A CN109634981A CN201811512572.2A CN201811512572A CN109634981A CN 109634981 A CN109634981 A CN 109634981A CN 201811512572 A CN201811512572 A CN 201811512572A CN 109634981 A CN109634981 A CN 109634981A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target object
- gait feature
- database
- identity attribute
- monitor video
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
- G06V40/23—Recognition of whole body movements, e.g. for sport training
- G06V40/25—Recognition of walking or running movements, e.g. gait recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本申请提供了一种数据库扩充方法及装置，通过获取目标区域的监控视频；然后，提取所述监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征；再获取所述监控视频中每一个目标对象的身份属性，其中，所述身份属性用于表征所述目标对象的身份；再将提取的各目标对象的步态特征分别与数据库中存储的步态特征进行匹配；最后，基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中。通过这种方式，可以对监控视频中的多个目标对象的步态特征进行识别，减少步态特征采集的局限性，为步态特征数据库扩充提供了一种更加便捷有效的方式。
Description
技术领域
本申请涉及数据存储技术领域，尤其是涉及一种数据库扩充方法及装置。
背景技术
步态识别作为一种生物认证技术,具有其他生物认证技术所不具有的独特优势,即在远距离的情况下仍能对目标对象进行识别,且因为步态难以隐藏或伪装,所以步态识别的准确率较高。
步态识别的应用范围很大一部分取决于步态特征数据库中所包含的步态特征数量的多少。现有技术中，步态特征采集主要通过在特定场所、指定路线对目标对象的步态特征进行采集，且每次只能采集一个目标对象的步态特征，因为这种步态特征采集方式的限制，步态特征数据库中所包含的步态特征的数量并不多。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种数据库扩充方法及装置，以降低现有步态特征采集的局限性。
第一方面，本申请实施例提供了一种数据库扩充方法，包括：
获取目标区域的监控视频；
提取所述监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征；
获取所述监控视频中每一个目标对象的身份属性，其中，所述身份属性用于表征所述目标对象的身份；
将提取的各目标对象的步态特征分别与数据库中存储的步态特征进行匹配；
基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述身份属性包括以下属性中的至少一种：
姓名、性别、年龄、身份证号、家庭住址、工作单位。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中，包括：
当所述各目标对象对应的匹配结果中存在匹配失败的候选目标对象时，将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中，包括：
当所述各目标对象对应的匹配结果中不存在匹配失败的候选目标对象时，确定数据库中已存储有所述各目标对象的步态特征以及对应的身份属性，将提取的所述各目标对象的步态特征不进行存储。
结合第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中，包括：
获取用户输入的对应关系，所述对应关系用于指示所述监控视频中与每一个目标对象对应的身份属性；
根据所述对应关系，确定所述候选目标对象对应的身份属性；
将所述候选目标对象的步态特征和所述候选目标对象对应的身份属性存储进数据库。
第二方面，本申请实施例还提供一种数据库扩充装置，包括：
第一获取模块，用于获取目标区域的监控视频；
提取模块，用于提取所述监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征；
第二获取模块，用于获取所述监控视频中每一个目标对象的身份属性，其中，所述身份属性用于表征所述目标对象的身份；
匹配模块，用于将提取的各目标对象的步态特征分别与数据库中存储的步态特征进行匹配；
存储模块，用于将所述监控视频中每一个目标对象的步态特征与所述每一个目标对象所对应的身份属性存储在数据库中。
结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述身份属性包括以下属性中的至少一种：
姓名、性别、年龄、身份证号、家庭住址、工作单位。
结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述存储模块，在用于基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中时，具体用于：
当所述各目标对象对应的匹配结果中存在匹配失败的候选目标对象时，将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中。
结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述存储模块，在用于基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中时，具体用于：
当所述各目标对象对应的匹配结果中不存在匹配失败的候选目标对象时，确定数据库中已存储有所述各目标对象的步态特征以及对应的身份属性，将提取的所述各目标对象的步态特征不进行存储。
结合第二方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，所述存储模块，在用于将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中时，具体用于：
获取用户输入的对应关系，所述对应关系用于指示所述监控视频中与每一个目标对象对应的身份属性；
根据所述对应关系，确定所述候选目标对象对应的身份属性；
将所述候选目标对象的步态特征和所述候选目标对象对应的身份属性存储进数据库。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面的任一种可能的实施方式中的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面的任一种可能的实施方式中的步骤。
本申请实施例提供的一种数据库扩充方法及装置，通过获取目标区域的监控视频，并获取监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征以及每一个目标对象的身份属性，然后，将将提取的各目标对象的步态特征分别与数据库中存储的步态特征进行匹配，最后，基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中。通过这种方法，可以对监控视频中的多个目标对象的步态特征进行识别，减少步态特征采集的局限性，为步态特征数据库扩充提供了一种更加便捷有效的方式。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的一种数据库扩充方法的流程示意图；
图2示出了本申请实施例所提供的一种存储目标对象的步态特征以及目标目标对象对应的步态特征的方法流程图；
图3示出了本申请实施例所提供的一种数据库扩充装置300的架构示意图；
图4示出了本申请实施例所提供的一种电子设备400的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
考虑到现有技术中，对于步态特征采集的局限性，导致现有步态特征数据库所包含的步态特征较少，基于此，本申请实施例提供了一种数据库扩充方法及装置，下面通过实施例进行描述。
为便于对本实施例进行理解，首先对本申请实施例所公开的一种数据库扩充方法进行详细介绍。
实施例一
参见图1所示，为本申请实施例提供的一种数据库扩充方法的流程示意图，包括以下步骤：
S101、获取目标区域的监控视频。
其中，获取的监控视频可以通过普通摄像头获得，也可以通过高清摄像头获得。
获取监控视频后，可以通过人形分割技术，将监控视频中出现的目标对象在监控视频中进行标注，然后再对带有标注的监控视频进行步态特征提取。
现有技术中，在进行步态特征获取时，需通过高清摄像头对指定区域进行视频拍摄，与现有技术相比，本申请所提供的获取步态特征的方法局限性较小，提高了用户体验。
S102、提取监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征。
一种可能的实施方式中，监控视频中所包含的目标对象为多个，则在提取目标对象的步态特征时，需要将监控视频中出现的每一个目标对象的步态特征进行提取。
其中，步态特征提取的方法包括但不仅限于基于霍夫变换的步态特征提取算法、基于粒子滤波跟踪的步态特征提取算法和基于支持向量机的步态特征提取算法，在此将不再赘述。
S103、获取监控视频中每一个目标对象的身份属性。
其中，上述身份属性包括但不仅限于以下属性中的至少一种：
姓名、性别、年龄、身份证号、家庭住址、工作单位。
一种可能的实施方式中，目标对象在进行步态特征注册时，可以手动输入目标对象的身份属性，如在注册时，在采集步态特征的监控视频之前手动输入姓名、性别、年龄、身份证号等信息。
S104、将监控视频中每一个目标对象的步态特征与每一个目标对象对应的身份属性存储在数据库中。
具体实施中，在将监控视频中每一个目标对象的步态特征与每一个目标对象对应的身份属性存储在数据库中之前，还可以将提取的每一个目标对象的步态特征与数据库中存储的步态特征进行匹配。
因为采集监控视频的区域并非为指定区域，所以目标区域可能出现步态特征已经存储在数据库中的目标对象，因此，将提取的每一个目标对象的步态特征与数据库中存储的步态特征进行匹配，可以防止步态特征重复存储。基于每一个目标对象的匹配结果，确定每一个目标对象的步态特征与对应的身份属性的处理方式。
一种可能的实施方式，若第i个目标对象(i为正整数)的步态特征与数据库中的步态特征匹配成功，则确定数据库中已经存储有第i个目标对象的步态特征以及对应的身份属性，则将提取的第i个目标对象的步态特征不进行存储。
在另外一种可能的实施方式中，若第j个目标对象(j为正整数)的步态特征与数据库中的步态特征匹配失败，则确定数据库中未存储有第j个目标对象的步态特征以及对应的身份属性，则可以将第j个目标对象的步态特征存储进数据库中。
本申请的一示例中，将监控视频中每一个目标对象的步态特征与每一个目标对象对应的身份属性存储在数据库中，可以参照图2所示的方法，在针对将提取的第j个目标对象以及第j个目标对象的身份属性进行存储时，包括以下步骤：
S201、获取用户输入的对应关系。
一种可能的实施方式中，若监控视频中获取了多个目标对象的步态特征，则可以对获取的步态特征进行编号，并在监控视频中进行标注。例如，监控视频中识别出5个目标对象的步态特征，分别标号为1号、2号、3号、4号、5号，然后确定1号对应A身份属性，2号对应B身份属性，3号对应C身份属性，4号对应D身份属性，5号对应E身份属性，此时身份属性可以并不包含指定属性值。
S202、根据对应关系，确定第j个目标对象对应的身份属性。
根据对应关系，可以通过用户输入目标对象对应的身份属性。例如，确定第j个目标对象对应身份属性编号为M，则可以通过用户输入M身份属性的具体属性值，如姓名：张三，性别：男，年龄：20等。
S203、将第j个目标对象的步态特征和第j个目标对象对应的身份属性存储进数据库。
确定第j个目标对象的步态特征以及第j个目标对象的身份属性后，将第j个目标对象的步态特征以及第j个目标对象的身份属性作为一个整体存储进数据库中。
本申请实施例提供的一种数据库扩充方法，通过获取目标区域的监控视频，并获取监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征以及每一个目标对象的身份属性，并在确定目标对象的步态特征没有在数据库中存储之后，根据用户输入的对应关系，确定每一个目标对象的身份属性所对应的步态特征，并将目标对象的步态特征以及目标对象所对应的身份属性存储在数据库中，通过这种方法，可以对监控视频中的多个目标对象的步态特征进行识别，减少步态特征采集的局限性，为步态特征数据库扩充提供了一种更加便捷有效的方式。
实施例二
本申请实施例提供了一种数据库扩充装置，参见图3所示，为本申请实施例提供的数据库扩充装置300的架构示意图，该装置300包括：第一获取模块301、提取模块302、第二获取模块303、匹配模块304、以及存储模块305。
具体的，第一获取模301，用于获取目标区域的监控视频；
提取模块302，用于提取所述监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征；
第二获取模块303，用于获取所述监控视频中每一个目标对象的身份属性，其中，所述身份属性用于表征所述目标对象的身份；
匹配模块304，用于将提取的各目标对象的步态特征分别与数据库中存储的步态特征进行匹配；
存储模块305，用于将所述监控视频中每一个目标对象的步态特征与所述每一个目标对象所对应的身份属性存储在数据库中。
可选地，所述存储模块305，在用于基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中时，具体用于：
当所述各目标对象对应的匹配结果中存在匹配失败的候选目标对象时，将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中。
可选地，所述存储模块305，在用于基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中时，具体用于：
当所述各目标对象对应的匹配结果中不存在匹配失败的候选目标对象时，确定数据库中已存储有所述各目标对象的步态特征以及对应的身份属性，将提取的所述各目标对象的步态特征不进行存储。
可选地，所述存储模块305，在用于将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中时，具体用于：
获取用户输入的对应关系，所述对应关系用于指示所述监控视频中与每一个目标对象对应的身份属性；
根据所述对应关系，确定所述候选目标对象对应的身份属性；
将所述候选目标对象的步态特征和所述候选目标对象对应的身份属性存储进数据库。
通过本实施例所提供的装置，可以对监控视频中的多个目标对象的步态特征进行识别，减少步态特征采集的局限性，为步态特征数据库扩充提供了一种更加便捷有效的方式。
实施例三
如图4所示，为本申请实施例三所提供的一种电子设备400的结构示意图，包括：处理器401、存储器402和总线404；
上述存储器402存储有上述处理器401可执行的机器可读指令(比如，包括图3中的第一获取模块301、提取模块302、第二获取模块303、匹配模块304、以及存储模块305对应的执行指令)，当电子设备400运行时，上述处理器401与上述存储器402之间通过总线404通信，上述机器可读指令被上述处理器401执行时执行如下处理：
获取目标区域的监控视频；
提取所述监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征；
获取所述监控视频中每一个目标对象的身份属性，其中，所述身份属性用于表征所述目标对象的身份；
将提取的各目标对象的步态特征分别与数据库中存储的步态特征进行匹配；
基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中。
可选地，所述身份属性包括以下属性中的至少一种：
姓名、性别、年龄、身份证号、家庭住址、工作单位。
可选地，处理器401执行的处理中，所述基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中，包括：
当所述各目标对象对应的匹配结果中存在匹配失败的候选目标对象时，将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中。
可选地，处理器401执行的处理中，所述基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中，包括：
当所述各目标对象对应的匹配结果中不存在匹配失败的候选目标对象时，确定数据库中已存储有所述各目标对象的步态特征以及对应的身份属性，将提取的所述各目标对象的步态特征不进行存储。
可选地，处理器401执行的处理中，所述将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中，包括：
获取用户输入的对应关系，所述对应关系用于指示所述监控视频中与每一个目标对象对应的身份属性；
根据所述对应关系，确定所述候选目标对象对应的身份属性；
将所述候选目标对象的步态特征和所述候选目标对象对应的身份属性存储进数据库。
通过上述方法，可以对监控视频中的多个目标对象的步态特征进行识别，减少步态特征采集的局限性，为步态特征数据库扩充提供了一种更加便捷有效的方式。
实施例四
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述任一实施例中所述的数据库扩充方法的步骤。
具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述数据库扩充方法的步骤，可以对监控视频中的多个目标对象的步态特征进行识别，减少步态特征采集的局限性，为步态特征数据库扩充提供了一种更加便捷有效的方式。
本申请实施例所提供的进行数据库扩充方法的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种数据库扩充方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的监控视频；
提取所述监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征；
获取所述监控视频中每一个目标对象的身份属性，其中，所述身份属性用于表征所述目标对象的身份；
将提取的各目标对象的步态特征分别与数据库中存储的步态特征进行匹配；
基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述身份属性包括以下属性中的至少一种：
姓名、性别、年龄、身份证号、家庭住址、工作单位。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中，包括：
当所述各目标对象对应的匹配结果中存在匹配失败的候选目标对象时，将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中，包括：
当所述各目标对象对应的匹配结果中不存在匹配失败的候选目标对象时，确定数据库中已存储有所述各目标对象的步态特征以及对应的身份属性，将提取的所述各目标对象的步态特征不进行存储。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中，包括：
获取用户输入的对应关系，所述对应关系用于指示所述监控视频中与每一个目标对象对应的身份属性；
根据所述对应关系，确定所述候选目标对象对应的身份属性；
将所述候选目标对象的步态特征和所述候选目标对象对应的身份属性存储进数据库。
6.一种数据库扩充装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标区域的监控视频；
提取模块，用于提取所述监控视频中所包含的每一个目标对象的步态特征；
第二获取模块，用于获取所述监控视频中每一个目标对象的身份属性，其中，所述身份属性用于表征所述目标对象的身份；
匹配模块，用于将提取的各目标对象的步态特征分别与数据库中存储的步态特征进行匹配；
存储模块，用于将所述监控视频中每一个目标对象的步态特征与所述每一个目标对象所对应的身份属性存储在数据库中。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述存储模块，在用于基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中时，具体用于：
当所述各目标对象对应的匹配结果中存在匹配失败的候选目标对象时，将所述候选目标对象的步态特征与对应的身份属性存储在数据库中。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述存储模块，在用于基于各目标对象对应的匹配结果，确定各目标对象的步态特征与对应的身份属性是否存储在数据库中时，具体用于：
当所述各目标对象对应的匹配结果中不存在匹配失败的候选目标对象时，确定数据库中已存储有所述各目标对象的步态特征以及对应的身份属性，将提取的所述各目标对象的步态特征不进行存储。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至5任一所述的数据库扩充方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至5任一所述的数据库扩充方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811512572.2A CN109634981A (zh) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | 一种数据库扩充方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811512572.2A CN109634981A (zh) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | 一种数据库扩充方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109634981A true CN109634981A (zh) | 2019-04-16 |
Family
ID=66072882
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811512572.2A Pending CN109634981A (zh) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | 一种数据库扩充方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109634981A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110163146A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-23 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 一种基于人体特征的监控方法及装置 |
| CN110196924A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-09-03 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 特征信息库的构建、目标对象的追踪方法及装置 |
| CN111461031A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-28 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 一种对象识别***和方法 |
| CN111860063A (zh) * | 2019-04-30 | 2020-10-30 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 步态数据构建***、方法及装置 |
| CN112084811A (zh) * | 2019-06-12 | 2020-12-15 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 身份信息的确定方法、装置及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103942577A (zh) * | 2014-04-29 | 2014-07-23 | 上海复控华龙微***技术有限公司 | 视频监控中基于自建立样本库及混合特征的身份识别方法 |
| CN106447814A (zh) * | 2016-09-18 | 2017-02-22 | 长沙军鸽软件有限公司 | 一种机器人实现自动考勤的方法 |
| CN106778556A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-05-31 | 大连因特视智能传感科技有限公司 | 基于动态人脸识别和步态识别融合的智能身份识别*** |
| CN107440722A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-12-08 | 南方科技大学 | 用于运动人体的步态识别的方法、装置及*** |
| WO2017215618A1 (zh) * | 2016-06-14 | 2017-12-21 | 中兴通讯股份有限公司 | 步态识别方法及装置 |
| CN108224691A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-29 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 一种空调***控制方法和装置 |
-
2018
- 2018-12-11 CN CN201811512572.2A patent/CN109634981A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103942577A (zh) * | 2014-04-29 | 2014-07-23 | 上海复控华龙微***技术有限公司 | 视频监控中基于自建立样本库及混合特征的身份识别方法 |
| WO2017215618A1 (zh) * | 2016-06-14 | 2017-12-21 | 中兴通讯股份有限公司 | 步态识别方法及装置 |
| CN106447814A (zh) * | 2016-09-18 | 2017-02-22 | 长沙军鸽软件有限公司 | 一种机器人实现自动考勤的方法 |
| CN106778556A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-05-31 | 大连因特视智能传感科技有限公司 | 基于动态人脸识别和步态识别融合的智能身份识别*** |
| CN107440722A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-12-08 | 南方科技大学 | 用于运动人体的步态识别的方法、装置及*** |
| CN108224691A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-29 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 一种空调***控制方法和装置 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111860063A (zh) * | 2019-04-30 | 2020-10-30 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 步态数据构建***、方法及装置 |
| CN111860063B (zh) * | 2019-04-30 | 2023-08-11 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 步态数据构建***、方法及装置 |
| CN110163146A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-23 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 一种基于人体特征的监控方法及装置 |
| CN110196924A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-09-03 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 特征信息库的构建、目标对象的追踪方法及装置 |
| CN110196924B (zh) * | 2019-05-31 | 2021-08-17 | 银河水滴科技(宁波)有限公司 | 特征信息库的构建、目标对象的追踪方法及装置 |
| CN112084811A (zh) * | 2019-06-12 | 2020-12-15 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 身份信息的确定方法、装置及存储介质 |
| CN112084811B (zh) * | 2019-06-12 | 2023-08-11 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 身份信息的确定方法、装置及存储介质 |
| CN111461031A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-28 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 一种对象识别***和方法 |
| CN111461031B (zh) * | 2020-04-03 | 2023-10-24 | 银河水滴科技(宁波)有限公司 | 一种对象识别***和方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109634981A (zh) | 一种数据库扩充方法及装置 | |
| CN102693420B (zh) | 一种指纹模板自动更新的方法 | |
| CN108229314B (zh) | 目标人物的搜索方法、装置和电子设备 | |
| JP6306683B2 (ja) | 動的カテゴリ物体認識のコンピュータベースの方法コンピュータベースの方法及びシステム | |
| EP4350651A3 (en) | Method and system for providing financial transaction using empty card | |
| CN110287889A (zh) | 一种身份识别的方法及装置 | |
| US11475500B2 (en) | Device and method for item recommendation based on visual elements | |
| CN111368772B (zh) | 身份识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111382635B (zh) | 一种商品类别识别方法、装置及电子设备 | |
| CN110866443A (zh) | 人像存储方法、人脸识别方法、设备及存储介质 | |
| CN111275060A (zh) | 识别模型更新处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| KR20220076398A (ko) | Ar장치를 위한 객체 인식 처리 장치 및 방법 | |
| CN110648289A (zh) | 图像的加噪处理方法及装置 | |
| CN107918767A (zh) | 目标检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
| CN114419363A (zh) | 基于无标注样本数据的目标分类模型训练方法及装置 | |
| CN105631283B (zh) | 一种基于生物特征自学习方法及移动终端 | |
| CN112307994A (zh) | 基于扫地机的障碍物识别方法、电子装置及存储介质 | |
| CN114168768A (zh) | 图像检索方法及相关设备 | |
| CN110188691A (zh) | 一种移动轨迹确定方法及装置 | |
| CN109063567B (zh) | 人体识别方法、装置及存储介质 | |
| CN103942554A (zh) | 一种图像识别方法及装置 | |
| CN108109164B (zh) | 一种信息处理方法及电子设备 | |
| CN109711475B (zh) | 识别物品的方法、装置、售货设备及计算机可读存储介质 | |
| CN111401438B (zh) | 图像分拣方法、装置及*** | |
| CN110196924B (zh) | 特征信息库的构建、目标对象的追踪方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190416 |