[发明专利]图像识别方法、装置及终端

说明书

本发明实施例公开了一种图像识别方法、装置及终端。该方法包括：采用图像检测模型检测目标图像中的目标候选区域，目标候选区域为包含目标的图像块；当从目标图像中检测出目标候选区域时，提取目标候选区域；采用图像识别模型基于目标候选区域进行图像识别，得到目标图像的识别结果。在本发明实施例中，先通过图像检测模型初步检测出图像中可能包括目标的目标候选区域，之后采用图像识别模型基于检测出的目标候选区域进行识别，将上述两种模型结合，从而在目标在图像中所占的比例较小的情况下，也能准确地识别出图像中的目标，提高了图像识别的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及机器学习技术领域，特别涉及一种图像识别方法、装置及终端。

背景技术

图像识别技术是指识别出图像所包括的物体的技术，是一种常见的图像处理的方式。

相关技术中，终端先采用样本集对卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork，CNN)进行训练，得到图像识别模型，之后将待识别的图像输入上述训练好的图像识别模型，由图像识别模型对图像进行识别，并输出识别结果。

相关技术中仅采用一个图像识别模型对图像进行识别，当待识别的物体在图像中所占的比例较小时，会出现识别错误或者无法识别的情况。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像识别方法、装置及终端，用以解决相关技术中所存在的当待识别的物体在图像中所占的比例较小时，会出现识别错误或者无法识别的情况的问题。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种图像识别方法，所述方法包括：

采用图像检测模型检测目标图像中的目标候选区域，所述目标候选区域为包含目标的图像块；

当从所述目标图像中检测出所述目标候选区域时，提取所述目标候选区域；

采用图像识别模型基于所述目标候选区域进行图像识别，得到所述目标图像的识别结果。

第二方面，提供了一种图像识别装置，所述装置包括：

图像检测模块，用于采用图像检测模型检测目标图像中的目标候选区域，所述目标候选区域为包含目标的图像块；

区域提取模块，用于当从所述目标图像中检测出所述目标候选区域时，提取所述目标候选区域；

图像识别模块，用于采用图像识别模型基于所述目标候选区域进行图像识别，得到所述目标图像的识别结果。

可选地，所述图像检测模块，包括：

概率获取单元，用于采用所述图像检测模型获取所述目标图像中的每一个像素为目标的概率；

区域确定单元，用于根据各个像素对应的概率确定所述目标候选区域，所述目标候选区域包括概率大于预设阈值的像素。

可选地，所述区域确定单元，用于：

根据各个像素对应的概率获取符合第一预设条件的图像块，将所述符合第一预设条件的图像块确定为目标图像块，其中，所述第一预设条件是指包含连续的预设数量的目标像素，所述目标像素是指概率大于预设阈值的像素；

将包含所述目标图像块且符合第二预设条件的矩形区域确定为所述目标候选区域，所述第二预设条件为所述目标图像块在矩形区域内的占比大于预设比例。

可选地，所述图像识别模块，用于：

采用所述图像识别模型对所述目标候选区域进行特征提取，得到所述目标候选区域的图像特征；

采用所述图像识别模型获取所述目标候选区域的图像特征与各个预设的识别结果的图像特征之间的匹配程度；

将匹配程度符合第三预设条件的识别结果确定为所述目标图像的识别结果。