[发明专利]一种图像数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像数据处理方法，其特征在于，包括：

获取包含目标对象的待识别图像；

调用图像识别模型提取所述待识别图像中所述目标对象的身份特征信息以及表情特征信息；所述图像识别模型是基于所述目标对象所属对象身份的多种表情属性类型的表情图像训练得到的，所述图像识别模型包含所述目标对象所属对象身份在所述多种表情属性类型中每种表情属性类型下的表情特征；

调用所述图像识别模型将所述身份特征信息与所述表情特征信息进行融合，得到融合特征信息；

调用所述图像识别模型基于所述融合特征信息确定所述目标对象所属的对象身份，并获取所述图像识别模型中所述目标对象所属的对象身份在所述多种表情属性类型下的多种表情特征；

将所述多种表情特征中与所述融合特征信息之间的特征匹配度最高的表情特征对应的表情属性类型，确定为所述目标对象的表情属性类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用所述图像识别模型将所述身份特征信息与所述表情特征信息进行融合，得到融合特征信息，包括：

将所述身份特征信息对应的第一特征图与所述表情特征信息对应的第二特征图进行拼接，得到拼接特征图；

基于所述图像识别模型中的卷积网络，对所述拼接特征图中的所述第一特征图与第二特征图进行融合，得到融合特征图，将所述融合特征图确定为所述融合特征信息。

3.一种图像数据处理方法，其特征在于，包括：

获取包含样本对象的样本图像，基于初始图像识别模型，提取所述样本图像中所述样本对象的样本身份特征信息和样本表情特征信息；所述样本图像包括所述样本对象所属对象身份的多种表情属性类型的表情图像；

将所述样本身份特征信息和所述样本表情特征信息进行融合，得到样本融合特征信息；

根据所述样本融合特征信息、所述初始图像识别模型中的身份增强网络以及表情分类网络，修正所述初始图像识别模型的网络参数；

将包含修正后的网络参数的初始图像识别模型确定为图像识别模型；所述图像识别模型用于基于目标对象的身份特征信息以及表情特征信息识别所述目标对象的表情属性类型；

其中，所述样本对象所属对象身份包含所述目标对象所属对象身份；所述图像识别模型包含所述目标对象所属对象身份在所述多种表情属性类型中每种表情属性类型下的表情特征；所述图像识别模型用于对待识别图像中所述目标对象的融合特征信息与所述目标对象所属对象身份在所述多种表情属性类型下的多种表情特征分别进行特征匹配，并将所述多种表情特征中与所述融合特征信息之间的特征匹配度最高的表情特征对应的表情属性类型，确定为所述目标对象的表情属性类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于初始图像识别模型，提取所述样本图像中所述样本对象的样本身份特征信息和样本表情特征信息，包括：

基于所述初始图像识别模型中的身份特征提取网络，提取所述样本身份特征信息，得到所述样本身份特征信息对应的第一样本特征图；

基于所述初始图像识别模型中的表情特征提取网络，提取所述样本表情特征信息，得到所述样本表情特征信息对应的第二样本特征图；

则，所述将所述样本身份特征信息和所述样本表情特征信息进行融合，得到样本融合特征信息，包括：

基于所述初始图像识别模型中的拼接网络，将所述第一样本特征图与所述第二样本特征图进行拼接，得到样本拼接特征图；

基于所述初始图像识别模型中的卷积网络，对所述样本拼接特征图中的第一样本特征图与第二样本特征图进行融合，得到样本融合特征图，将所述样本融合特征图确定为所述样本融合特征信息。