[发明专利]图像处理的方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理的方法，其特征在于，包括：

对接收的第一图像进行特征提取处理，得到第一图像的多个图像原始特征；

利用所述多个图像原始特征生成第一图像的身份标识特征；

确定各个所述图像原始特征与所述身份标识特征之间的特征距离，并根据所述特征距离确定优化参数；

利用所述优化参数更新用于图像识别模型迭代训练的损失函数输出结果，训练完成后的图像识别模型用于对待识别的第二图像进行图像识别处理。

2.根据权利要求1所述的图像处理的方法，其特征在于，所述根据所述特征距离确定优化参数包括：

按从小到大或从大到小的顺序对得到的多个特征距离进行排序处理，以得到多个特征距离的排序结果；

选取所述排序结果中预设位置的特征距离作为所述优化参数。

3.根据权利要求1或2所述的图像处理的方法，其特征在于，所述利用所述优化参数更新用于图像识别模型迭代训练的损失函数输出结果包括：

确定损失函数当前输出结果与所述优化参数的第一差值；

如果所述第一差值大于或等于零，则将所述损失函数输出结果更新为所述第一差值；

如果所述第一差值小于零，则将所述损失函数输出结果更新为零。

4.根据权利要求1所述的图像处理的方法，其特征在于，所述确定各个所述图像原始特征与所述身份标识特征之间的特征距离包括：

确定在各个特征维度下的图像原始特征的特征值与身份标识特征的特征值的第二差值；

基于所述第二差值在所有特征维度下的平方和结果确定所述图像原始特征与所述身份标识特征之间的特征距离。

5.根据权利要求1所述的图像处理的方法，其特征在于，所述利用所述多个图像原始特征生成第一图像的身份标识特征包括：

对所述多个图像原始特征进行均值处理，以得到所述身份标识特征。

6.根据权利要求1所述的图像处理的方法，其特征在于，所述利用所述优化参数更新用于图像识别模型迭代训练的损失函数输出结果包括：

获取学生网络对所述第一图像的第一识别结果以及教师网络对所述第一图像的第二识别结果；

其中，所述学生网络用于形成所述图像识别模型，所述教师网络用于对所述学生网络进行蒸馏训练；

通过所述损失函数处理所述第一识别结果和所述第二识别结果，得到损失函数当前输出结果；

利用所述优化参数更新损失函数当前输出结果。

7.根据权利要求6所述的图像处理的方法，其特征在于，

所述对接收的第一图像进行特征提取处理包括：接收经数据增强处理的第一图像，对所述经数据增强处理的第一图像进行特征提取处理；

所述获取学生网络对所述第一图像的第一识别结果以及教师网络对所述第一图像的第二识别结果包括：

利用学生网络对经数据增强处理的第一图像进行图像识别处理，得到第一识别结果；利用教师网络对经数据增强处理的第一图像进行图像识别处理，得到第二识别结果；获取所述第一识别结果和所述第二识别结果。

8.一种图像处理的装置，其特征在于，包括：

原始特征提取模块，用于对接收的第一图像进行特征提取处理，得到第一图像的多个图像原始特征；

标识特征生成模块，用于利用所述多个图像原始特征生成第一图像的身份标识特征；

优化参数确定模块，用于确定各个所述图像原始特征与所述身份标识特征之间的特征距离，并根据所述特征距离确定优化参数；

损失输出更新模块，用于利用所述优化参数更新用于图像识别模型迭代训练的损失函数输出结果，训练完成后的图像识别模型用于对待识别的第二图像进行图像识别处理。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述图像处理的方法的步骤。

10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述图像处理的方法的步骤。