[发明专利]更新物体识别模型的方法和装置

权利要求书

1.一种更新物体识别模型的方法，其特征在于，包括：

获取摄像设备采集的目标图像；

获取语音设备采集的第一语音信息，所述第一语音信息用于指示所述目标图像中的目标物体的第一类别；

根据所述目标图像和所述第一语音信息，更新第一物体识别模型，更新后的所述第一物体识别模型中包括所述目标物体的特征和第一标签，且所述目标物体的特征和所述第一标签之间具有对应关系，所述第一标签用于表示所述第一类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像和所述第一语音信息，更新第一物体识别模型，包括：

根据所述第一标签和至少一类标签中每类标签的相似度，确定所述第一标签为所述至少一类标签中的第一类标签，所述第一标签与所述第一类标签的相似度大于所述第一标签与所述至少一类标签中其他类标签的相似度；

使用第二物体识别模型，根据所述目标图像，确定所述目标物体的类别标签为所述第一类标签的第一概率；

在所述第一概率大于或等于预设的概率阈值时，将所述目标物体的特征和所述第一标签添加至所述第一物体识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一标签和至少一类标签中每类标签的相似度，确定所述第一标签为所述至少一类标签中的第一类标签，包括：

根据所述第一标签的语义特征和至少一类标签中每类标签的语义特征之间的相似度，确定所述第一标签为所述至少一类标签中的第一类标签；

其中所述第一标签与所述第一类标签的相似度大于所述第一标签与所述至少一类标签中其他类标签的相似度，包括：

所述第一标签的语义特征与所述第一类标签的语义特征之间的距离，小于所述第一标签的语义特征与所述其他类标签的语义特征之间的距离。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标图像中包括第一物体，所述目标物体为所述目标图像中位于所述第一物体指示的方向上且离所述第一物体最近的物体，所述第一物体包括眼球或手指。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像和所述第一语音信息，更新第一物体识别模型的特征库，包括：

确定所述目标图像中的所述第一物体的边界框；

根据所述边界框中的图像确定所述第一物体指示的方向；

对所述目标图像进行视觉显著性检测，得到所述目标图像中的多个显著区域；

根据所述第一物体指示的方向，从所述多个显著区域中确定目标显著区域，所述目标显著区域为所述多个显著区域中，在所述第一物体指示的方向上，离所述第一物体的边界框最近的显著区域；

根据所述目标显著区域更新所述第一物体识别模型，其中，所述目标显著区域内的物体包括所述目标物体。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述边界框中的图像确定所述第一物体指示的方向，包括：

使用分类模型，对所述边界框中的图像进行分类，得到所述第一物体的目标类别；

根据所述第一物体的目标类别确定所述第一物体指示的方向。

7.一种更新物体识别模型的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取摄像设备采集的目标图像；

所述获取模块还用于获取语义设备采集的第一语音信息，所述第一语音信息用于指示所述目标图像中的目标物体的第一类别；

更新模块，用于根据所述目标图像和所述第一语音信息，更新第一物体识别模型，更新后的所述第一物体识别模型中包括所述目标物体的特征和第一标签，且所述目标物体的特征与所述第一标签之间具有对应关系，所述第一标签用于表示所述第一类别。