[发明专利]用于识别图像的方法和装置

说明书

本公开的实施例公开了用于识别图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别图像；利用待识别图像，执行以下识别步骤：确定待识别图像的图像类别；从预先确定的图像质量识别模型集合中选取所对应的图像类别与所确定的图像类别相同的图像质量识别模型；将待识别图像输入所选取的图像质量识别模型，获得识别结果，其中，识别结果包括质量值，质量值用于表征所输入的待识别图像的质量的优劣程度。该实施方式可以采用与图像类别相对应的图像质量识别模型识别图像的图像质量，以此，可以获得更为准确的识别结果，提高图像质量识别的准确性，有助于后续基于所获得的识别结果，对图像进行更为准确的处理。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及用于识别图像的方法和装置。

背景技术

图像的质量可以由多种因素决定，例如可以由图像的色调、清晰度或者图像中的对象在图像中的位置分布等决定。

确定图像的质量有助于提取质量较优的图像进行显示等操作。实践中，通常会利用一个预先训练好的模型对图像进行打分，进而确定出图像质量的优劣程度。

发明内容

本公开的实施例提出了用于识别图像的方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种用于识别图像的方法，该方法包括：获取待识别图像；利用待识别图像，执行以下识别步骤：确定待识别图像的图像类别；从预先确定的图像质量识别模型集合中选取所对应的图像类别与所确定的图像类别相同的图像质量识别模型；将待识别图像输入所选取的图像质量识别模型，获得识别结果，其中，识别结果包括质量值，质量值用于表征所输入的待识别图像的质量的优劣程度。

在一些实施例中，该方法还包括：确定所获得的识别结果中的质量值的大小是否满足预设条件；响应于确定所获得的识别结果中的质量值的大小满足预设条件，将待识别图像发送给通信连接的用户终端，以及控制用户终端对待识别图像进行显示。

在一些实施例中，获取待识别图像包括：获取预设图像集合；从预设图像集合中选取预设图像作为待识别图像。

在一些实施例中，识别步骤还包括：确定预设图像集合是否包括未被选取的预设图像；响应于确定预设图像集合不包括未被选取的预设图像，基于所选取的待识别图像，确定预设图像集合所对应的结果图像。

在一些实施例中，该方法还包括：响应于确定预设图像集合包括未被选取的预设图像，从预设图像集合包括的未被选取的预设图像中重新选取预设图像作为待识别图像；利用最近一次选取的待识别图像，继续执行识别步骤。

在一些实施例中，基于所选取的待识别图像，确定预设图像集合所对应的结果图像包括：按照所选取的待识别图像所对应的质量值的大小顺序，从所选取的待识别图像中提取待识别图像作为预设图像集合所对应的结果图像。

在一些实施例中，图像质量识别模型集合中的图像质量识别模型通过以下步骤训练得到：获取预置的训练样本集，其中，训练样本包括样本图像集合和针对样本图像集合预先确定的样本识别结果，样本图像集合包括预设数量个样本图像，样本识别结果包括预设数量个样本质量值，预设数量个样本质量值中的样本质量值与样本图像集合中的样本图像相对应，用于表征在样本图像集合中，对应的样本图像的质量的优劣程度，训练样本集中的样本图像的图像类别相同；利用机器学习方法，将训练样本集中的训练样本包括的样本图像集合作为初始模型的输入，将所输入的样本图像集合所对应的样本识别结果作为初始模型的期望输出，对初始模型进行训练，将训练完成的初始模型确定为图像质量识别模型。

第二方面，本公开的实施例提供了一种用于识别图像的装置，该装置包括：图像获取单元，被配置成获取待识别图像；第一执行单元，被配置成利用待识别图像，执行以下识别步骤：确定待识别图像的图像类别；从预先确定的图像质量识别模型集合中选取所对应的图像类别与所确定的图像类别相同的图像质量识别模型；将待识别图像输入所选取的图像质量识别模型，获得识别结果，其中，识别结果包括质量值，质量值用于表征所输入的待识别图像的质量的优劣程度。