[发明专利]图像识别和神经网络模型的训练方法、装置和系统有效
申请号: | 201910559035.1 | 申请日: | 2019-06-26 |
公开(公告)号: | CN110399799B | 公开(公告)日: | 2022-07-26 |
发明(设计)人: | 吴凡 | 申请(专利权)人: | 北京迈格威科技有限公司 |
主分类号: | G06V40/16 | 分类号: | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/80;G06K9/62 |
代理公司: | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人: | 朱五云 |
地址: | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 识别 神经网络 模型 训练 方法 装置 系统 | ||
本申请涉及一种图像识别和神经网络模型的训练方法、装置、系统和可读存储介质。该方法包括:获取待处理图像组;待处理图像组包括属于同一对象的多个待处理图像;将待处理图像组输入神经网络模型中,输出待处理图像组的目标融合特征;神经网络模型包括至少一个卷积块、一个特征融合块和一个全局处理块;特征融合块位于任一卷积块之后,且位于全局处理块之前,用于对待处理图像组中各待处理图像经过卷积处理得到的中间特征进行融合处理,得到待处理图像组的中间融合特征;全局处理块用于对中间融合特征进行全局处理,得到目标融合特征;采用待处理图像组对应的目标融合特征,进行对象相关的图像识别处理。采用本方法能降低图像识别处理时的误判率。
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域,特别是涉及一种图像识别方法、神经网络模型的训练方法、图像识别装置、神经网络模型的训练装置、图像识别系统和可读存储介质。
背景技术
随着身份识别技术的发展,脸部识别技术以其自然性、非强制性等特点广泛应用在解锁、支付、安防等领域。示例性地,一种脸部识别技术是从脸部查询图像中提取出图像特征作为查询特征,并计算该查询特征与从脸部底库图像中提取出的底库特征的相似度,通过相似度来判断该脸部查询图像与该脸部底库图像是否对应同一个对象。
当存在同一对象的多张脸部图像时(多张脸部图像可以是脸部查询图像可以是脸部底库图像),以脸部底库图像为例,传统技术可以从同一对象的多张脸部底库图像中选取拍摄角度最正的脸部底库图像,并从该拍摄角度最正的脸部底库图像中提取出图像特征作为底库特征,以通过计算查询特征与该底库特征的相似度来进行图像识别处理。
然而,上述传统技术没有充分利用同一对象的多张脸部图像的信息,容易在进行该对象相关的图像识别处理时出现误判。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够降低图像识别处理时的误判率的图像识别方法、神经网络模型的训练方法、图像识别装置、神经网络模型的训练装置、图像识别系统和可读存储介质。
第一方面,一种图像识别方法,所述方法包括:
获取待处理图像组;所述待处理图像组包括属于同一对象的多个待处理图像;
将所述待处理图像组输入神经网络模型中,输出所述待处理图像组的目标融合特征;所述神经网络模型包括至少一个卷积块、一个特征融合块和一个全局处理块;所述特征融合块位于任一卷积块之后,且位于所述全局处理块之前,用于对所述待处理图像组中各待处理图像经过卷积处理得到的中间特征进行融合处理,得到所述待处理图像组的中间融合特征;所述全局处理块用于对所述中间融合特征或经过卷积处理后的中间融合特征进行全局处理,得到所述目标融合特征;
采用所述待处理图像组对应的目标融合特征,进行所述对象相关的图像识别处理。
在其中一个实施例中,所述神经网络模型包括依次连接的一个卷积网络、所述特征融合块和所述全局处理块,所述卷积网络包括至少一个所述卷积块;将所述待处理图像组输入神经网络模型中,输出所述待处理图像组的目标融合特征,包括:
将所述待处理图像组中各待处理图像分别输入所述卷积网络中进行特征提取处理,分别得到各所述待处理图像的中间特征;
将各所述待处理图像的中间特征输入所述特征融合块中进行融合处理,得到所述待处理图像组的中间融合特征;
将所述待处理图像组的中间融合特征输入所述全局处理块中进行全局处理,输出所述全局处理后得到的目标融合特征。
在其中一个实施例中,所述待处理图像的中间特征为对应多个通道的多个中间特征;所述将各所述待处理图像的中间特征输入所述特征融合块中进行融合处理,得到所述待处理图像组的中间融合特征,包括:
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