[发明专利]对象图像的识别方法及装置

权利要求书

1.一种对象图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述对象图像的初始特征向量矩阵，所述对象图像包括正常对象图像或遮挡对象图像；

根据所述对象图像的初始特征向量矩阵，确定所述对象图像的空间自相似特征向量矩阵；

根据所述对象图像的初始特征向量矩阵，确定所述对象图像的通道自相似特征向量矩阵；

根据所述对象图像的空间自相似特征向量矩阵和所述对象图像的通道自相似特征向量矩阵，确定所述对象图像的空间通道融合特征向量矩阵；

根据所述对象图像的空间通道融合特征向量矩阵，确定用于标识所述对象的信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述对象图像的初始特征向量矩阵，确定所述对象图像的空间自相似特征向量矩阵包括：

针对所述初始特征向量矩阵中一个特征向量，计算该特征向量与所述初始特征向量矩阵中其他特征向量之间的空间自相似度；

根据各个特征向量与所述初始特征向量矩阵中其他特征向量之间的空间相似度，确定所述对象图像的空间自相似特征向量矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各个特征向量与所述初始特征向量矩阵中其他特征向量之间的空间相似度，确定所述对象图像的空间自相似特征向量矩阵包括：

针对所述初始特征向量矩阵中一个特征向量，对该特征向量与所述初始特征向量矩阵中其他特征向量之间的空间相似度进行加权平均，得到该特征向量的目标自相似度；

根据各个特征向量的目标自相似度，确定所述对象图像的空间自相似特征向量矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述对象图像的初始特征向量矩阵，确定所述对象图像的通道自相似特征向量矩阵包括：

针对所述对象图像的初始特征向量矩阵中一通道的特征向量，计算该通道的特征向量与其他通道的特征向量之间的自相似度；

根据各个通道的特征向量与其他通道的特征向量之间的自相似度，确定所述对象图像的通道自相似特征向量矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据各个通道的特征向量与其他通道的特征向量之间的自相似度，确定所述对象图像的通道自相似特征向量矩阵包括：

针对所述对象图像的初始特征向量矩阵中一通道的特征向量，对该通道的特征向量与其他通道的特征向量之间的自相似度进行加权平均，得到该通道的特征向量的目标自相似度；

根据各个通道的特征向量的目标自相似度，确定所述对象图像的通道自相似特征向量矩阵。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述对象图像的空间自相似特征向量矩阵和所述对象图像的通道自相似特征向量矩阵，确定所述对象图像的空间通道融合特征向量矩阵包括：

对所述对象图像的空间自相似特征向量矩阵和所述对象图像的初始特征向量矩阵进行融合处理，得到所述对象图像的空间融合特征向量矩阵，并对所述对象图像的空间融合特征向量矩阵进行卷积处理，得到所述对象图像的空间融合目标特征向量矩阵；

对所述对象图像的通道自相似特征向量矩阵和所述对象图像的初始特征向量矩阵进行融合处理，得到所述对象图像的通道融合特征向量矩阵，并对所述对象图像的通道融合特征向量矩阵进行卷积处理，得到所述对象图像的通道融合目标特征向量矩阵；

根据所述对象图像的空间融合目标特征向量矩阵和所述对象图像的通道融合目标特征向量矩阵，确定所述对象图像的空间通道融合初始特征向量矩阵；

对所述对象图像的空间通道融合初始特征向量矩阵进行池化处理，得到所述对象图像的空间通道融合目标特征向量矩阵。