[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备以及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种图像识别方法、装置、计算机设备以及存储介质，本申请属于人工智能领域，该方法包括：根据分类器集合获取与图像相关联的对象识别结果集合；分类器集合包括至少两个分类器，至少两个分类器为处于不同的参数训练阶段的模型，至少两个分类器均用于识别图像中所包含的目标对象，每个分类器均对应一个识别结果；获取至少两个分类器分别对应的识别置信度；根据识别置信度与对象识别结果集合中所包含的识别结果，确定图像对应的目标识别结果。采用本申请实施例，可以提高图像识别的准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备以及存储介质。

背景技术

许多场景图像中包含丰富的文本信息，可以极大地帮助人们认知和理解场景图像的内容。场景文本识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转换成文字序列的过程。

现有的场景文本识别技术中，通过对整个自然场景图像进行检测，大致确定自然场景图像中的文本区域，进而从文本区域中识别出文字序列。由于自然场景图像的复杂性(如背景复杂、分辨率低下、字体多样等)，容易造成最终的识别结果产生多余的字符、或者丢失字符的情况，进而导致场景文本的识别准确率低下。

发明内容

本申请实施例提供一种图像识别方法、装置、计算机设备以及存储介质，可以提高图像识别的准确率。

本申请实施例一方面提供了一种图像识别方法，包括：

根据分类器集合获取与图像相关联的对象识别结果集合；分类器集合包括至少两个分类器，至少两个分类器为处于不同的参数训练阶段的模型，至少两个分类器均用于识别图像中所包含的目标对象，每个分类器均对应一个识别结果；

获取至少两个分类器分别对应的识别置信度；

根据识别置信度与对象识别结果集合中所包含的识别结果，确定图像对应的目标识别结果。

其中，上述根据分类器集合获取与图像相关联的对象识别结果集合，包括：

获取图像，将图像依次输入至少两个分类器中，从至少两个分类器中分别获取图像对应的预测结果；

从通用对象集合中获取与预测结果相匹配的候选对象，将候选对象与预测结果均确定为对象识别结果集合中的识别结果。

其中，上述从通用对象集合中获取与预测结果相匹配的候选对象，包括：

根据分类器集合确定分类器子集合H_i；分类器子集合H_i为分类器集合的子集，分类器子集合H_i中的任意两个分类器对应的预测结果之间的相似距离均小于或等于第一距离阈值，i小于或等于I，I用于表示分类器子集合的数量；

获取通用对象集合，从通用对象集合中获取通用对象a_j，确定通用对象a_j与分类器子集合H_i中分类器对应的预测结果之间的最大相似距离；j小于或等于N，N用于表示通用对象集合中所包含的通用对象的数量；

若最大相似距离小于或等于第二距离阈值，则将通用对象a_j确定为候选对象。

其中，上述获取图像，将图像依次输入至少两个分类器中，从至少两个分类器中分别获取图像对应的预测结果，包括：

获取图像，将图像输入分类器集合中所包含的分类器h_k中，根据分类器h_k中的卷积层，获取图像对应的特征序列；k小于或等于L，L用于表示分类器集合中所包含的分类器的数量；

根据分类器h_k中的递归层对特征序列进行预测，得到图像对应的预测结果。