[发明专利]更新物体识别模型的方法和装置

说明书

本申请提供人工智能领域中的更新物体识别模型的方法和装置。本申请提供的技术方案中，获取目标图像和获取用户的第一语音信息，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，并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，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用于表示所述第一类别的第一标签，且所述目标物体的特征与所述第一标签对应。本申请提出的技术方案，可以更便捷地提高物体识别模型的识别率。

技术领域

本申请涉及人工智能(artificial intelligence，AI)领域，并且更具体地，涉及更新物体识别模型的方法和装置。

背景技术

人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能领域的研究包括机器人，自然语言处理，计算机视觉，决策与推理，人机交互，推荐与搜索，AI基础理论等。

物体检测是计算机视觉中的经典问题之一，其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。其中，物体检测中给出物体类别是通过物体识别来实现的。物体识别，也可以理解为物体分类，是根据物体的特征，把不同类别的物体区分开来的方法。

随着人工智能技术的发展，物体识别已经不再仅仅是依靠传统的人工识别来实现，还是可以使用基于深度学习的物体识别模型来实现。

基于深度学习的物体识别模型，通常是使用大量已知类别的物体图像对物体识别模型进行训练，以使得物体识别模型能够学习到不同类别物体所特有的特征，并记录不同类别的物体的特征与类别标签的对应关系。这样，训练过的物体识别模型在实际业务应用中输入了物体图像时，即可以根据该物体图像推理出该物体的类别，从而达到物体识别的目的。

例如，用户利用手机等终端设备进行物体检测时，可以利用训练好的物体识别模型来识别出手机等终端拍摄到的图像中的物体的类别。

上述通过训练使得物体识别模型能够识别物体的类别的方法存在如下问题：该物体识别模型只能识别训练过程中涉及的物体类别，若目标物体的类别不属于训练过程中涉及的物体类别，则物体识别模型识别不了该目标物体。

解决该问题的一种方法为，对物体识别模型训练之后，在物体识别模型的使用过程中，可以对物体识别模型进行更新，以使得物体识别模型可以识别更多类别的物体。

因此，如何更新物体识别模型，称为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供更新物体识别模型的方法和装置，使得物体识别模型能够识别更多的物体，提高物体识别模型的识别率。

第一方面，本申请提供一种更新物体识别模型的方法，该方法包括：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。

本申请的方法中，因为可以向物体识别模型中添加物体特征和该特征对应的类别标签，使得该物体识别模型可以识别出该类别的物体，从而提高物体识别模型的识别率，进而提升物体识别模型的智能化。此外，本申请的方法使得用户可以通过语音指示待更新的物体类别，可以提高用户更新该物体识别模型的便捷性。