[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像，对所述待识别图像进行编码和量化处理，得到与至少一个通道对应的量化特征；

通过各通道的目标取值范围和对应的离散累积概率区间，对相应通道的量化特征进行压缩处理，得到与每个通道分别对应的隐层特征；

将与每个通道分别对应的隐层特征上传至服务器，上传的隐层特征用于指示所述服务器基于预先存储的各通道的目标取值范围和对应的离散累积概率区间对所述隐层特征进行解压处理，并基于解压结果进行身份识别；

接收所述服务器反馈的与所述待识别图像对应的身份识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过各通道的目标取值范围和对应的离散累积概率区间，对相应通道的量化特征进行压缩处理，得到与每个通道分别对应的隐层特征，包括：

对于每个通道对应的量化特征，通过相应通道所对应的目标取值范围和离散累积概率区间，确定相应通道所对应的量化特征中每个字符对应的概率区间；

基于每个字符对应的概率区间，确定每个所述字符分别对应的编码区间；

对于每个通道，均根据相应通道所对应的各字符分别对应的编码区间，确定与相应通道对应的隐层特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过相应通道所对应的目标取值范围和离散累积概率区间，确定相应通道所对应的量化特征中每个字符对应的概率区间，包括：

对于相应通道的量化特征中的当前字符，确定与所述相应通道对应的目标取值范围中与所述当前字符相匹配的匹配字符；

将所述匹配字符在相应的离散累积概率区间中所对应的区间，作为所述当前字符对应的概率区间；

所述基于每个字符对应的概率区间，确定每个所述字符分别对应的编码区间，包括：

根据所述当前字符对应的概率区间和相邻上一字符所对应的编码区间，确定所述当前字符对应的编码区间，继续对相应通道的量化特征中的下一字符进行处理，直至得到所述量化特征中每个字符分别对应的编码区间。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于每个通道，均根据相应通道所对应的各字符分别对应的编码区间，确定与相应通道对应的隐层特征，包括：

对于每个通道，均从相应通道所对应的量化特征的最后一字符所对应的编码区间中随机选择数值；

将随机选择的数值作为与相应通道对应的隐层特征，直至得到与每个通道分别对应的隐层特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像识别方法通过包括第一子模型和第二子模型的目标识别模型实现；其中，所述第一子模型部署在终端，所述第二子模型部署在服务器；所述第一子模型包括编码器、量化器、所述各通道的目标取值范围和对应的离散累积概率区间；所述第二子模型包括所述各通道的目标取值范围和对应的离散累积概率区间，以及特征识别网络。