[发明专利]图像识别方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种图像识别方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对包括目标对象的待处理图像进行面部识别，得到目标对象的第一识别结果，第一识别结果包括目标对象的多个类别标签及各个类别标签的第一概率；在第一识别结果不满足识别条件的情况下，根据信任集的多个第一图像中对象的参考类别，对第一识别结果中的全部或部分类别标签的第一概率进行校正，确定目标对象的第二识别结果；根据第二识别结果，确定所述待处理图像中的目标对象的类别。本公开实施例可提高识别精度。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像识别方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

人脸识别是计算机视觉领域的重要任务之一。基于现有大规模人脸识别数据集和深度学习网络，人脸识别能够达到很高的精度。然而，现实中的人脸识别技术还存在很多挑战，例如，人脸识别的性能会受到人物姿势、图片质量、环境条件等因素的影响，导致识别精度降低。

发明内容

本公开提出了一种图像识别技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种图像识别方法，包括：对包括目标对象的待处理图像进行面部识别，得到所述目标对象的第一识别结果，所述第一识别结果包括所述目标对象的多个类别标签及各个类别标签的第一概率；在所述第一识别结果不满足识别条件的情况下，根据信任集的多个第一图像中对象的参考类别，对所述第一识别结果中的全部或部分类别标签的第一概率进行校正，确定所述目标对象的第二识别结果；根据所述第二识别结果，确定所述待处理图像中的目标对象的类别。

在一种可能的实现方式中，所述第二识别结果包括所述全部或部分类别标签的第二概率，其中，所述根据信任集的多个第一图像中对象的参考类别，对所述第一识别结果进行校正，确定所述目标对象的第二识别结果，包括：

根据所述信任集的多个参考类别以及预设的第一人物关系矩阵，确定第二人物关系矩阵；根据所述多个参考类别以及所述第二人物关系矩阵，对所述第一识别结果中的全部或部分类别标签的第一概率进行校正，得到所述全部或部分类别标签的第二概率。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：在所述第一识别结果满足所述识别条件的情况下，根据所述第一识别结果，确定所述待处理图像中的目标对象的类别。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：在所述第一识别结果满足所述识别条件的情况下，将所述待处理图像及所述待处理图像中的目标对象的类别添加到所述信任集中。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对采集的第一数据集中的多个第一数据的第二图像进行识别，从所述多个第一数据的第二图像中确定出第三图像，其中，所述第一数据集中的每个第一数据包括文本以及与所述文本对应的第二图像，所述第三图像标注有对象的类别标签；对所述多个第一数据的文本分别进行标注，得到所述多个第一数据的文本标注信息；根据所述多个第一数据的文本标注信息以及所述第三图像中对象的类别标签，确定出第二数据集；其中，所述第二数据集中的全部或部分所述第三图像以及所述第三图像中对象的类别标签用于训练第一识别网络，所述第一识别网络用于对所述待处理图像进行面部识别。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述多个第一数据的文本标注信息以及所述第三图像中对象的类别标签，确定出所述第一人物关系矩阵。

在一种可能的实现方式中，所述对采集的第一数据集中的多个第一数据的第二图像进行识别，从所述多个第一数据的第二图像中确定出第三图像，包括：对所述多个第一数据的第二图像分别进行人脸检测，从多个第二图像中确定出多个包括人脸的第四图像；利用第二识别网络对所述多个包括人脸的第四图像进行识别，从所述多个包括人脸的第四图像中确定出所述第三图像。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据预设的第三数据集，训练所述第二识别网络，所述第三数据集包括已标注的多个样本图像。