[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取第一样本图像集，其中，所述第一样本图像集中包括至少一个类别的人像图像；

利用所述第一样本图像集对第一训练状态识别网络进行训练，获得第二训练状态的识别网络，其中，所述第一训练状态的识别网络是通过第二样本图像集训练得到的，所述第二样本图像集中包括至少一个类别的参考图像以及各参考图像的第一特征信息；

所述方法还包括：

将所述参考图像输入所述第二训练状态的识别网络，得到所述参考图像的参考特征信息，包括：

将第一图像输入所述第二训练状态的识别网络，得到所述第一图像的第二特征信息，所述第一图像为所述参考图像中的一个或多个图像；

通过所述第一图像的第一特征信息和第二特征信息，训练特征变换网络；

通过训练后的特征变换网络对各参考图像的第一特征信息进行特征变换处理，获得各参考图像的参考特征信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述第二样本图像集，对所述人像图像进行聚类处理，确定所述人像图像的类别，其中，所述第一特征信息与所述第一训练状态对应。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二样本图像集，对所述人像图像进行聚类处理，确定所述人像图像的类别，包括：

对所述第二样本图像集进行聚类处理，获得各类别的聚类中心；

确定所述人像图像与各类别的聚类中心对应的参考图像的相似度；

根据所述相似度，确定所述人像图像的类别。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述第一样本图像集对第一训练状态识别网络进行训练，获得第二训练状态的识别网络，包括：

将样本图像组输入所述第一训练状态识别网络，获得所述人像图像的第三特征信息和所述参考图像的第四特征信息，其中，所述样本图像组包括所述第一样本图像集中的人像图像以及所述第二样本图像集中的所述参考图像，所述样本图像组中的人像图像与参考图像的类别相同；

根据所述第三特征信息和所述第四特征信息确定所述第一训练状态识别网络的网络损失；

根据所述第一训练状态识别网络的网络损失训练所述第一训练状态识别网络，获得所述第二训练状态的识别网络。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用所述第一样本图像集对第一训练状态识别网络进行训练，获得第二训练状态的识别网络，包括：

将样本图像组中的人像图像输入所述第一训练状态识别网络，获得所述人像图像的第三特征信息，其中，所述样本图像组包括所述第一样本图像集中的人像图像以及所述第二样本图像集中的所述参考图像，所述样本图像组中的人像图像与参考图像的类别相同；

根据所述第三特征信息和所述样本图像组中的参考图像的第一特征信息确定所述第一训练状态识别网络的网络损失；

根据所述第一训练状态识别网络的网络损失训练所述第一训练状态识别网络，获得所述第二训练状态的识别网络。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述样本图像组包括所述人像图像以及所述人像图像所属类别的聚类中心对应的参考图像。

7.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

将待检测图像输入根据权利要求1-6中任一项所述的方法训练后获得的第二训练状态的识别网络进行处理，获得所述待检测图像的第五特征信息；

根据所述第五特征信息和多个参考图像的参考特征信息，确定所述待检测图像的类别。