[发明专利]目标对象识别的方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例涉及图像识别领域，公开了一种目标对象识别的方法、电子设备及存储介质。本发明中目标对象识别的方法，包括：获取包含目标对象的目标图像；将目标图像输入预设的色彩校准网络，获得与目标图像匹配的色彩校准矩阵，色彩校准矩阵为N*3的矩阵，N为大于等于3的整数，色彩校准网络是基于预先训练的目标对象识别网络训练获得；根据色彩校准矩阵，逐像素点对目标图像的色彩进行校准，获得目标校准图像；将目标校准图像输入至目标对象识别网络中，获得识别结果。采用本实施例，提高目标对象识别网络对目标对象识别的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及图像识别领域，特别涉及一种目标对象识别的方法、电子设备及存储介质。

背景技术

目标对象识别的方法是基于物体的特征进行识别的识别技术，例如，人脸识别技术。随着人脸识别技术的发展，由于其具有数据准确、安全系数高、使用方便等诸多特点，人脸识别技术被广泛地应用于各行各业，比如应用于无人零售机、考勤机以及门禁系统等设备。具有人脸识别技术的电子设备通常会存储同一个人在不同时间、不同场景下的图像；电子设备在人脸识别场景中采集该人的人脸图像，将采集的人脸图像与存储的该人的人脸图像进行比对，将对比结果作为人脸识别的结果。

然而，同一人在不同环境的图像，通常在颜色、亮度、饱和度上有差异，导致电子设备采集的某人的图像与存储的该人的不同图像的相似度之间差异大，降低了对人脸识别的准确度。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种目标对象识别的方法、电子设备及存储介质，提高目标对象识别网络对目标对象识别的准确性。

为解决上述技术问题，第一方面，本申请的实施方式提供了一种目标对象识别的方法，包括：获取包含目标对象的目标图像；将目标图像输入预设的色彩校准网络，获得与目标图像匹配的色彩校准矩阵，色彩校准矩阵为N*3的矩阵，N为大于等于3的整数，色彩校准网络是基于预先训练的目标对象识别网络训练获得；根据色彩校准矩阵，逐像素点对目标图像的色彩进行校准，获得目标校准图像；将目标校准图像输入至目标对象识别网络中，获得识别结果。

第二方面，本申请的实施方式提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的目标对象识别的方法。

第三方面，本申请的实施方式提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的目标对象识别的方法。

本申请实施例中，将目标图像输入至预设的色彩校准网络中，获得与该目标图像匹配的色彩校准矩阵，不同的目标图像的色彩校准矩阵不同，使得色彩校准矩阵对目标图像进行色彩校准的准确性，校准后的目标对象的亮度、色调等方面趋向于统一，从而使得目标对象识别网络在对目标对象进行识别时，不会因为色调、亮度的影响而导致识别不准确的问题，提高目标对象识别网络识别目标对象的准确性；由于校准过程中是通过色彩校准矩阵进行，计算量小，且采用逐像素点的方式对目标图像的色彩进行校准，可以减少图像细节的丢失，提高后续识别目标对象的准确性。此外，色彩校准网络是基于预先训练的目标对象识别网络训练获得，由于目标对象识别网络已经预先训练完成，即该目标对象识别网络已经固定，使得色彩校准网络与目标对象识别网络的训练解耦。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是根据本申请实施例提供的一种目标对象识别的方法的流程图；

图2是根据本申请实施例提供的一种训练色彩校准网络的具体实现的示意图；

图3是根据本申请实施例提供的样本图像与样本图像的图像区域的示意图；