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申请/专利权人：北京中庆现代技术股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于图像的身份区分方法、装置、电子设备及存储介质，所述区分方法首先获取图像数据集；其中，所述图像数据集包括课堂教师学生图像数据；之后使用预设的图像检测模型对所述图像数据集中的图像进行检测获取所述图像中站立目标图像；其中，所述站立目标图像包括站立框和人头框；然后对所述站立目标图像进行特征提取得到所述站立目标图像的特征向量；在然后使用聚类算法对所述特征向量进行聚类；最后采用预设的区分算法对聚类结果进行分类。本发明采用基于图像的方式区分教师和学生，不需要人工，不需要先验知识，可以利用程序自动区分教师和学生，速度快，操作简单，节约成本，准确率高。

主权项：1.一种基于图像的身份区分方法，其特征在于，所述区分方法包括：获取图像数据集；其中，所述图像数据集包括课堂教师学生图像数据；使用预设的图像检测模型对所述图像数据集中的图像进行检测获取所述图像中站立目标图像；其中，所述站立目标图像包括站立框和人头框；对所述站立目标图像进行特征提取得到所述站立目标图像的特征向量；使用聚类算法对所述特征向量进行聚类；采用预设的区分算法对聚类结果进行分类；所述图像检测模型的构建方法包括：获取站立样本和人头样本；其中，所述站立样本和人头样本按照PASCALVOC数据集的格式制作，采用LableImg标注工具进行标注；采用Torch架构、Yolo-v5网络和adam优化算法对所述站立样本和人头样本进行训练得到所述图像检测模型；所述对所述站立目标图像进行特征提取得到所述站立目标图像的特征向量包括：获取所述站立框的站立信息和人头框的人头信息；根据所述站立信息和所述人头信息将所述站立框和人头框进行匹配得到站立目标框；将头部下方开始左右各扩展半个人头宽度后的所述站立目标框的上半部分区域作为特征区域；将所述特征区域划分为多个不同区域并设置不同权重；将BGR+HSV两个色彩空间相结合来对所述多个不同区域进行聚类获取所述多个不同区域的颜色直方图并按所述权重相加后得到所述特征区域的整体特征；所述根据所述站立信息和所述人头信息将所述站立框和人头框进行匹配得到站立目标框包括：将所述站立框的上半部分和所有人头框进行交叉面积匹配；其中，与所述站立框的上半部分交叉面积最大的人头框为所述站立目标对应的人头框。

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