[发明专利]用于生成信息的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成信息的方法，包括：

提取待识别图像中目标对象的特征矩阵，所述特征矩阵的维度包括第一维度和第二维度，所述第一维度用于表征所述目标对象所在图像区域中图像的图像特征，所述第二维度用于表征所述图像特征所对应的图像在所述图像区域中的位置；

基于所述第二维度切分所述特征矩阵得到至少两个子矩阵；

对于所述至少两个子矩阵中的子矩阵：获取待匹配对象的特征矩阵中与该子矩阵在图像区域中的位置匹配的子矩阵，其中，所述待匹配对象的特征矩阵的子矩阵的切分方式与所述目标对象的特征矩阵的子矩阵的切分方式相同；基于该子矩阵与所获取的子矩阵生成所述待匹配对象与所述目标对象的相似度；所述第二维度包括水平方向维度和/或竖直方向维度；以及

所述基于所述第二维度切分所述特征矩阵得到至少两个子矩阵，包括：

在水平方向维度和/或竖直方向维度将所述特征矩阵平均切分为预设数目个子矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取待识别图像中目标对象的特征矩阵，包括：

对所述待识别图像进行目标检测，得到目标对象所在图像区域的位置信息；

利用深度神经网络对所述目标对象所在图像区域中的图像进行特征提取，得到所述目标对象的特征矩阵。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述基于该子矩阵与所获取的子矩阵生成所述待匹配对象与所述目标对象的相似度，包括：

将该子矩阵与所获取的子矩阵输入至预先训练的针对该子矩阵在图像区域中的位置的分类及度量学习模型，得到与所述目标对象匹配的待匹配对象的标识以及所述目标对象与所述待匹配对象的相似度，所述分类及度量学习模型用于表征输入的目标对象的子矩阵、待匹配对象的子矩阵与目标对象匹配的待匹配对象的标识、目标对象与待匹配对象的相似度的对应关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取样本集，其中，所述样本集中的样本包括样本目标对象所在图像区域中的图像、样本待匹配对象所在图像区域中图像以及与样本目标对象匹配的待匹配对象的标识；

从所述样本集中选取样本，以及执行以下训练步骤：根据选取的样本目标对象所在图像区域中的图像、样本待匹配对象所在图像区域中图像，提取选取的样本目标对象、样本待匹配对象的特征矩阵；基于提取的特征矩阵的第二维度切分选取的样本目标对象、样本待匹配对象的特征矩阵，得到至少两个样本目标对象的特征矩阵的子矩阵与至少两个样本待匹配对象的特征矩阵的子矩阵；将切分得到的在图像区域中的位置相同的子矩阵输入针对该位置的初始分类及度量学习模型，根据针对该位置的初始分类及度量学习模型的输出与选取的样本目标对象匹配的待匹配对象的标识，调整针对该位置的初始分类及度量学习模型中的相关参数；确定针对该位置的初始分类及度量学习模型是否训练完成；响应于确定针对该位置的初始分类及度量学习模型训练完成，将针对该位置的初始分类及度量学习模型作为人脸检测模型；响应于确定针对该位置的初始分类及度量学习模型训练未完成，从所述样本集中重新选取样本，使用调整后的针对该位置的初始分类及度量学习模型作为针对该位置的初始分类及度量学习模型，继续执行所述训练步骤。

5.一种用于生成信息的装置，包括：

提取单元，被配置成提取待识别图像中目标对象的特征矩阵，所述特征矩阵的维度包括第一维度和第二维度，所述第一维度用于表征所述目标对象所在图像区域中图像的图像特征，所述第二维度用于表征所述图像特征所对应的图像在所述图像区域中的位置；

切分单元，被配置成基于所述第二维度切分所述特征矩阵得到至少两个子矩阵；

生成单元，被配置成对于所述至少两个子矩阵中的子矩阵：获取待匹配对象的特征矩阵中与该子矩阵在图像区域中的位置匹配的子矩阵，其中，所述待匹配对象的特征矩阵的子矩阵的切分方式与所述目标对象的特征矩阵的子矩阵的切分方式相同；基于该子矩阵与所获取的子矩阵生成所述待匹配对象与所述目标对象的相似度；所述第二维度包括水平方向维度和/或竖直方向维度；以及

所述切分单元，进一步被配置成：

在水平方向维度和/或竖直方向维度将所述特征矩阵平均切分为预设数目个子矩阵。