[发明专利]基于图像的对象识别和/或验证方法和设备

权利要求书

1.一种基于图像的对象识别和/或验证方法，包括：

接收所述对象的图像以输入卷积神经网络；

提取所述卷积神经网络中的至少两个卷积层的输出结果；

将所述至少两个卷积层的所述输出结果组合以生成表征所述对象的识别码；和

基于所述识别码来进行所述对象的识别和/或验证。

2.根据权利要求1所述的对象识别和/或验证方法，其中，所述的将所述至少两个卷积层的所述输出结果组合以生成表征所述对象的识别码包括：

至少对所述至少两个卷积层中的一部分的输出结果进行处理，以使得来自所述至少两个卷积层的输出结果具有相同的尺寸；

将来自所述至少两个卷积层的输出结果叠加，以获得一组特征图；和

基于所述组特征图生成所述对象的所述识别码。

3.根据权利要求2所述的对象识别和/或验证方法，还包括：

对所述叠加的输出结果进行降维处理以获得所述组特征图。

4.根据权利要求2或3所述的对象识别和/或验证方法，还包括：

对所述组特征图进行加权处理；

对经加权的所述组特征图进行全连接处理以获得第一全连接输出；

对所述组特征图进行全连接处理，以获得第二全连接输出；

基于所述第一全连接输出和所述第二全连接输出生成所述对象的所述识别码。

5.根据权利要求4所述的对象识别和/或验证方法，还包括：

对所述组特征图进行处理，以降低其尺寸；

对经处理的所述组特征图进行所述全连接处理，以获得所述第二全连接输出。

6.如权利要求5所述的对象识别和/或验证方法，还包括：

对所述第一全连接输出和所述第二全连接输出进行连接处理以生成所述对象的所述识别码。

7.一种基于图像的对象识别和/或验证设备，包括：

卷积处理单元，用于接收所述对象的图像以输入卷积神经网络；

提取单元，用于提取所述卷积神经网络中的至少两个卷积层的输出结果；

组合单元，用于将所述至少两个卷积层的所述输出结果组合以生成表征所述对象的识别码；和

识别/验证单元，用于基于所述识别码来进行所述对象的识别和/或验证。

8.根据权利要求7所述的对象识别和/或验证设备，其中，所述组合单元还包括：

降采样单元，用于至少对所述至少两个卷积层中的一部分的输出结果进行处理，以使得来自所述至少两个卷积层的输出结果具有相同的尺寸；

叠加单元，用于将来自所述至少两个卷积层的输出结果叠加，以获得一组特征图；和

识别码生成单元，用于基于所述组特征图生成所述对象的所述识别码。

9.根据权利要求8所述的对象识别和/或验证设备，其中，所述叠加单元还用于

对所述叠加的输出结果进行降维处理以获得所述组特征图。

10.根据权利要求8或9所述的对象识别和/或验证设备，其中，所述识别码生成单元还包括：

加权单元，用于对所述组特征图进行加权处理；

第一全连接处理单元，用于对经加权的所述组特征图进行全连接处理以获得第一全连接输出；

第二全连接处理单元，用于对所述组特征图进行全连接处理，以获得第二全连接输出；和

生成单元，用于基于所述第一全连接输出和所述第二全连接输出生成所述对象的所述识别码。

11.根据权利要求10所述的对象识别和/或验证设备，其中，所述识别码生成单元还包括：

额外的降采样单元，用于对所述组特征图进行处理，以降低其尺寸；

其中，所述第二全连接处理单元对经处理的所述组特征图进行所述全连接处理，以获得所述第二全连接输出。