[发明专利]图像识别方法、介质、装置和计算设备

权利要求书

1.一种图像识别方法，包括：

获取待识别图像；

提取所述待识别图像的特征图；

将所述特征图输入目标图像识别模型，获得所述特征图对应的第一识别结果，所述第一识别结果用于指示所述待识别图像中是否包含目标部位，所述目标图像识别模型是基于样本图像训练得到的，所述样本图像包括目标部位的特征图。

2.根据权利要求1所述的图像识别方法，所述样本图像还包括第一面部区域的图像，所述第一面部区域包含所述目标部位所在区域；

所述提取所述待识别图像的特征图，包括：

将所述待识别图像输入所述目标图像识别模型，获得所述待识别图像对应的预测结果，所述预测结果用于指示所述待识别图像中是否包含所述目标部位；

响应于所述预测结果为所述待识别图像中不包含所述目标部位，提取所述待识别图像的特征图。

3.根据权利要求2所述的图像识别方法，所述将所述待识别图像输入所述目标图像识别模型，获得所述待识别图像对应的预测结果，包括：

将所述待识别图像输入面部检测模型，获得所述待识别图像对应的第二识别结果，所述第二识别结果用于指示所述待识别图像中是否包含第二面部区域，所述第二面部区域大于所述第一面部区域；

响应于所述第二识别结果为所述待识别图像中不包含第二面部区域，将所述待识别图像输入所述目标图像识别模型，获得所述待识别图像对应的预测结果。

4.根据权利要求3所述的图像识别方法，所述样本图像还包括第二面部区域的图像，所述第二面部区域中包含所述目标部位所在区域；

所述图像识别方法还包括：

响应于所述第二识别结果为所述待识别图像中包含第二面部区域，确定所述待识别图像中第二面部区域的目标参数；

响应于所述目标参数满足预设模型处理要求，将所述待识别图像中的第二面部区域输入目标图像识别模型，获得所述待识别图像对应的第三识别结果，所述第三识别结果用于指示所述待识别图像的第二面部区域是否包含所述目标部位。

5.根据权利要求4所述的图像识别方法，还包括：

响应于所述目标参数不满足所述预设模型处理要求，确定所述待识别图像中不包含所述目标部位。

6.一种图像识别模型的训练方法，包括：

获取样本图像，所述样本图像包括目标部位所在区域的特征图；

通过所述样本图像对图像识别模型进行训练，获得损失函数值；

响应于所述损失函数值满足预设要求，确定当前的图像识别模型为目标图像识别模型。

7.根据权利要求6所述的训练方法，所述获取样本图像，包括：

获取原始样本图像，所述原始样本图像包含所述目标部位；

基于特征可视化技术，提取所述目标部位所在区域的特征图，确定所述特征图为所述样本图像。

8.根据权利要求6所述的训练方法，所述样本图像还包括第二面部区域的图像；

通过所述样本图像对图像识别模型进行训练，获得损失函数值，包括：

获取原始样本图像，所述原始样本图像包含所述目标部位；

通过面部检测模型，检测原始样本图像中的第二面部区域，获得原始样本图像的第二面部区域对应的第二图像；

通过所述第二图像、所述特征图对所述图像识别模型进行训练，获得损失函数值。

9.根据权利要求8所述的训练方法，所述样本图像还包括第一面部区域的图像，所述第一面部区域小于所述第二面部区域；

所述通过所述第二图像、所述特征图对所述图像识别模型进行训练，获得损失函数值，包括：

获取所述第二图像中的目标关键点；

根据所述目标关键点，对至少部分第二图像进行抠图处理和/或截断处理，获得第一面部区域的第一图像；

通过所述第二图像、所述特征图和所述第一图像，对所述图像识别模型进行训练，获得损失函数值。

10.根据权利要求6-9任一项所述的训练方法，还包括：

获取数据回流中的回流图像；

通过所述目标图像识别模型对所述回流图像进行识别，获得识别结果；

确定所述回流图像中，包含目标部位、且所述目标图像识别模型的识别结果为不包含目标部位的回流图像为目标回流图像；

通过所述目标回流图像对所述目标图像识别模型进行训练。