[发明专利]机器学习辅助的图像预测

权利要求书

1.一种方法，包括：

由设备捕获被摄体的红外图像；

由所述设备获取所述被摄体的参考RGB图像；

将所述红外图像和所述参考RGB图像作为输入提供给机器学习模型，所述机器学习模型已被训练为基于被摄体的红外图像和对应的RGB图像来输出所述被摄体的预测的RGB图像；以及

基于所述机器学习模型的输出来提供所述被摄体的预测的RGB图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中在捕获所述红外图像的同时，由RGB图像传感器捕获所述被摄体的所述参考RGB图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述被摄体的所述参考RGB图像是在捕获所述红外图像之前捕获的所述被摄体的RGB图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述预测的RGB图像对应于所述红外图像的颜色表示。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

由所述设备基于环境勒克斯水平从多个机器学习模型中选择所述机器学习模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中已基于对应被摄体的同时捕获的红外图像和RGB图像来训练所选择的机器学习模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中捕获所述RGB图像的环境的勒克斯水平低于预定义的勒克斯水平。

8.根据权利要求5所述的方法，其中已基于红外图像和在所述红外图像之前捕获的对应的RGB图像来训练所选择的机器学习模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其中捕获所述对应的RGB图像的环境的勒克斯水平高于预定义的勒克斯水平。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型已基于目标RGB图像被进一步训练，在勒克斯水平高于预定义的勒克斯水平的环境中与捕获对应的IR图像同时地捕获所述目标RGB图像。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型被配置为接收与面部分割或皮肤分割中的至少一者对应的估计的面部特征，并且

其中所述机器学习模型的所述输出至少部分地基于所估计的面部特征。

12.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在将所述红外图像和所述参考RGB图像提供给所述机器学习模型之前，相对于所述被摄体执行背景减除。

13.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在将所述红外图像和所述参考RGB图像提供给所述机器学习模型之前，对所述红外图像或所述参考RGB图像中的至少一者执行焦距调节。

14.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在将所述红外图像和所述参考RGB图像提供给所述机器学习模型之前，对所述红外图像或所述参考RGB图像中的至少一者执行分辨率调节。

15.一种设备，包括：

红外图像传感器；

至少一个处理器；和

存储器，所述存储器包括指令，所述指令当由所述至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器：

由所述红外图像传感器捕获被摄体的红外图像；

获取所述被摄体的参考RGB图像；

将所述红外图像和所述参考RGB图像提供给机器学习模型，所述机器学习模型已被训练为基于被摄体的红外图像和对应的RGB图像来输出预测的RGB图像；以及

基于所述机器学习模型的输出来提供所述被摄体的预测的RGB图像。