图像识别方法、装置和设备与流程

本申请涉及智能识别技术领域，特别涉及图像识别方法、装置和设备。

背景技术：

近年来，图像识别技术得到迅速的发展及广泛应用。这是一种基于已知的识别物体库，利用计算机或嵌入式设备分析图像，进而利用识别物体特征来检测出识别物体的一门技术。具体地，利用各种识别物体的特征形成算法，让计算机对识别物体进行学习，并利用分类算法，将物体识别或检测出来的技术。识别物体库可存储在计算机或嵌入式设备本地，也可以存储在云端。存储在云端能节约计算机或嵌入式设备的本地存储空间，但由于受网络技术限制，不能总体快速地获得识别结果，因此在很多应用场景中只能将识别物体库提供给用户存储于本地，这使得整个识别物体库的数据存在被盗取或泄露的风险。

技术实现要素：

鉴于以上问题，本发明的实施例提供图像识别方法、装置和设备，其能解决上述背景技术部分提到的技术问题。

按照本发明的实施例的图像识别方法，应用于第一设备，其中，所述第一设备包括第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集，所述方法包括：若第一设备利用第一明文数据集未能识别待识别图像，则将所述待识别图像对应的数据发送至第二设备，以使所述第二设备利用第一数据集对所述待识别图像进行识别，其中，所述第一数据集为所述第一明文数据集和所述第二明文数据集的并集；以及在所述第二设备对所述待识别图像进行识别后，接收所述第二设备发送的所述待识别图像的识别结果。

按照本发明的实施例的图像识别方法，应用于第二设备，包括：接收第一设备发送的待识别图像对应的数据，所述第一设备包括第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集；根据所述数据利用第一数据集对所述待识别图像进行识别，其中，所述第一数据集为所述第一明文数据集和所述第二明文数据集的并集；将所述待识别图像的识别结果发送至所述第一设备。

按照本发明的实施例的图像识别装置，应用于第一设备，其中，所述第一设备包括第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集，所述装置包括：第一发送模块，用于若第一设备利用第一明文数据集未能识别待识别图像，则将所述待识别图像对应的数据发送至第二设备，以使所述第二设备利用第一数据集对所述待识别图像进行识别，其中，所述第一数据集为所述第一明文数据集和所述第二明文数据集的并集；第一接收模块，用于在所述第二设备对所述待识别图像进行识别后，接收所述第二设备发送的所述待识别图像的识别结果。

按照本发明的实施例的图像识别装置，应用于第二设备，包括：第二接收模块，用于接收第一设备发送的待识别图像对应的数据，所述第一设备包括第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集；识别模块，用于根据所述数据利用第一数据集对所述待识别图像进行识别，其中，所述第一数据集为所述第一明文数据集和所述第二明文数据集的并集；第二发送模块，用于将所述待识别图像的识别结果发送至所述第一设备。

按照本发明的实施例的电子设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行指令；其中，所述处理器配置为执行所述可执行指令以实施前述的图像识别方法。

按照本发明的实施例的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包括可执行指令，当所述可执行指令被处理器执行时，实施前述的图像识别方法。

本发明实施例的方案中，在将第一数据集提供给用户前，先对部分数据进行加密，使得用户仅能使用未加密的明文数据对待识别图像进行识别，当明文数据部分未能识别图像时，则可以向第一数据集提供方请求利用第一数据集来对待识别图像进行识别，如此可以防止完整的数据被盗取或泄露，保证了数据的安全。

附图说明

图1为本发明可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2为本发明一实施例的图像识别方法的交互实施例示意图；

图3为本发明另一实施例的图像识别方法的交互实施例示意图；

图4为本发明又一实施例的图像识别方法的交互实施例示意图；

图5为本发明一实施例的图像识别方法的流程图；

图6为本发明另一实施例的图像识别方法的流程图；

图7为本发明一实施例的图像识别装置的示意图；

图8为本发明另一实施例的图像识别装置的示意图；

图9为本发明一实施例的电子设备的示意图。

具体实施方式

现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，并非是对权利要求书中所阐述的保护范围、适用性或者示例的限制。可以在不脱离本公开内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。例如，所描述的方法可以按照与所描述的顺序不同的顺序来执行，以及各个步骤可以被添加、省略或者组合。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。

如本文中使用的，术语“包括”及其变型表示开放的术语，含义是“包括但不限于”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个实施例”和“一实施例”表示“至少一个实施例”。术语“另一个实施例”表示“至少一个其他实施例”。术语“第一”、“第二”等可以指代不同的或相同的对象。下面可以包括其他的定义，无论是明确的还是隐含的。除非上下文中明确地指明，否则一个术语的定义在整个说明书中是一致的。

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施方式中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。本申请的图像识别方法或装置可以是对图像类型或图像中的对象类型的识别。

图1示出了可以应用本发明的图像识别方法或装置的一个实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括第一设备101、102、103，网络104和第二设备105。其中，第一设备101、102、103可存储有第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集，第二设备105可存储有第一数据集，第一数据集为第一明文数据集和第二明文数据集的并集，即将第一数据集中的第二明文数据集加密形成第一加密数据集，而未加密部分则为第一明文数据集。本申请实施例中，对第二明文数据集进行加密是对第二明文数据集中的每一个或每一类数据元素分别进行加密，每一个或每一类数据元素对应于一解密密钥，在本申请实施例中，可以采用对称加密算法对第一数据集中的第二明文数据集进行加密以得到第一加密数据集。在本申请实施例中，数据集可存储于数据库中。

本申请实施例中，数据集为数据元素的集合。数据元素包括标签数据和与标签数据关联的图像数据，每一图像数据和与其关联的标签数据构成数据集的一个数据元素，其中，标签数据包含图像的类型信息，图像数据包括图像的特征数据，标签数据和图像数据可以是二进制数据。具体地，可通过对图像执行图像标注(imageannotation)处理获得上述的数据集。图像标注处理是已知的技术，在此省略对其的描述。同一类型信息可以包括多个标签数据，则同一类型信息可以包括多个数据元素，则对应于同一类型信息的多个数据元素可以作为一类数据元素。

在本申请实施例中，第一设备101、102、103存储的第一明文数据集或第一加密数据集所包含的数据元素可以相同，也可以不相同，即对于不同的第一设备，可以采用不同的策略从第一数据集中选取部分数据元素进行加密得到第一加密数据集，未加密部分形成第一明文数据集。

网络104用以在第一设备101、102、103和第二设备105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

第一设备101、102、103可以是各种电子设备，例如但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等，第一设备101、102、103上可以运行图像识别算法，利用图像识别算法对待识别图像进行识别。在本申请实施例中，第一设备101、102为终端设备，第一设备103为服务器，第一设备103可与和其连接的用户终端106进行数据交互，接收用户终端106发送的识别请求对待识别图像进行识别并将识别结果返回用户终端106，第一设备103例如可以是边缘服务器。

第二设备105可以是中心服务器，用于接收第一设备101、102、103发送的图像数据并对图像进行识别，以及将识别结果反馈给第一设备101、102、103。第二设备105上可以运行图像识别算法，利用图像识别算法对图像进行识别。

应该理解的，图1中的第一设备、网络和第二设备的数目仅仅是示意性的。根据实际需要，可以具有任意数目的第一设备、网络和第二设备。

图2示出了本申请一实施例提供的图像识别方法的交互实施例示意图，该方法200可以包括以下步骤：

s202：第一设备获取待识别图像t对应的数据。

在本申请实施例中，第一设备可以从本地或者远程地获取待识别图像t对应的数据。第一设备获取的待识别图像t的数据可以是特征数据，例如可以由其他设备对待识别图像t进行特征提取并将提取到的特征数据发给第一设备，或者，由第一设备对接收到的待识别图像t进行特征提取以得到特征数据。

在本申请实施例中，如果要对待识别图像t中的目标对象进行识别，则第一设备可以对待识别图像t中的目标对象进行定位与分割处理，并通过特征提取获得目标对象的特征数据，当然，也可以由其他设备将待识别图像t中的目标对象的特征数据发送给第一设备。在本申请实施例中，待识别图像t中的目标对象例如但不限于产品缺陷识别领域中的产品缺陷、人脸识别领域中的人脸、物品识别领域中的物品、手写字识别领域中的字等等。

s204：第一设备利用第一明文数据集对待识别图像t进行识别。

在本申请实施例中，第一设备包括第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集，第一设备仅能利用第一明文数据集对待识别图像t进行识别。

第一设备例如但不限于可以通过神经网络模型、分类器等图像识别算法对待识别图像t进行识别，具体的，第一设备可以将待识别图像t或待识别图像t中的目标对象的特征数据作为神经网络模型或分类器的输入，以概率分布(置信度)的方式输出待识别图像t或待识别图像t中的目标对象在第一明文数据集中的数据元素标签分类的可能性大小。

s206：若第一设备未能识别待识别图像t，则将待识别图像t对应的数据发送至第二设备。

在本申请实施例中，第一设备可以设置置信度阈值，若待识别图像t或待识别图像t中的目标对象在第一明文数据集中具有大于置信度阈值的数据元素，则表示第一设备能识别待识别图像t，则第一设备可将大于置信度阈值的数据元素的标签数据作为识别结果输出或者发送至用户终端。若待识别图像t或待识别图像t中的目标对象在第一明文数据集中没有大于置信度阈值的数据元素，则确定第一设备未能识别待识别图像t。

在本申请实施例中，第一设备可通过网络将待识别图像t对应的数据发送至第二设备。

s208：第二设备根据待识别图像t对应的数据利用第一数据集对待识别图像t进行识别。

在本申请实施例中，第一数据集为第一设备存储的第一明文数据集和第二明文数据集的并集，第二设备例如但不限于可以通过神经网络模型、分类器等图像识别算法对待识别图像t进行识别，具体的，第一设备可以将待识别图像t或待识别图像t中的目标对象的特征数据作为神经网络模型或分类器的输入，以概率分布(置信度)的方式输出待识别图像t或待识别图像t中的目标对象在第一数据集中的数据元素标签分类的可能性大小。第一设备和第二设备的图像识别算法可以相同，也可以不相同。

s210：第二设备将待识别图像t的识别结果发送至第一设备。

在本申请实施例中，第二设备可以将待识别图像t在第一数据集中置信度最大的数据元素的标签数据作为识别结果发送至第一设备，也可以设置置信度阈值，将待识别图像t在第一数据集中置信度大于置信度阈值的数据元素的标签数据作为识别结果发送至第一设备。

下面将结合一种应用场景来说明本申请实施例的图像识别方法。

在一种利用图像识别检测产品缺陷的应用场景中，第二设备可以为提供产品缺陷检测智能终端的厂商的中心服务器，第一设备可以为该厂商售卖给用户的产品缺陷检测智能终端对应的边缘服务器，厂商根据用户的实际需要(例如用户产品常见的几种缺陷类型)从中心服务器的数据库存储的包含缺陷图像与缺陷标签的第一数据集中选取第一明文数据集，然后将选取剩下的第二明文数据集采用加密算法进行加密得到第一加密数据集，将第一明文数据集和第一加密数据集存储在用户的边缘服务器的数据库中，用户使用产品缺陷检测智能终端产品图像，并将产品图像发至边缘服务器，利用边缘服务器的第一明文数据集对产品图像中的缺陷进行识别，当边缘服务器可以识别出产品的缺陷类型时，则边缘服务器向产品缺陷检测智能终端返回识别结果，当边缘服务器未能识别出产品的缺陷类型时，边缘服务器将产品图像发送至中心服务器，中心服务器利用包含第一明文数据集和第二明文数据集的第一数据集对产品图像进行识别后，将识别结果返回给边缘服务器，并由边缘服务器发送至产品缺陷检测智能终端上进行显示。

从以上的描述可以看出，本申请实施例的方案具有以下有益效果：(1)第一设备可以利用第一明文数据集对待识别图像进行识别，由于第一明文数据集通常存储于本地数据库或距离较近的边缘服务器，因此对于第一设备能识别的图像可以快速地反馈识别结果；(2)对于第一设备无法识别的图像可以通过中心服务器利用第一数据集进行识别，这样可将提供给用户的第一数据集中的部分数据元素进行加密，可以防止完整的第一数据集被盗取或泄露，保证了数据的安全。

图3示出了本申请另一实施例提供的图像识别方法的交互实施例示意图，该方法300可以包括以下步骤：

s302：第一设备获取待识别图像t对应的数据。

s304：第一设备利用第一明文数据集对待识别图像t进行识别。

s306：若第一设备未能识别待识别图像t，则将待识别图像t对应的数据发送至第二设备。

s308：第二设备根据待识别图像t对应的数据利用第一数据集对待识别图像t进行识别。

s310：第二设备获取与待识别图像t的识别结果对应的数据元素的解密密钥。

在本申请实施例中，第二设备根据识别结果中的标签数据获取与该标签数据关联的图像数据，从而获取识别结果对应的数据元素。具体的，第二设备对待识别图像t的识别结果为标签“pd(1)”，则由该标签索引到与其关联的图像数据，从而获取由标签“pd(1)”和与其关联的图像数据组成的数据元素。由于数据集中每一图像类型可以包含多个数据元素，因此，第二设备可以根据标签数据同时获取对应于同一图像类型的多个数据元素，例如，标签数据“pd(1)”、“pd(2)”、“pd(3)”和分别与其关联的图像数据组成的数据元素。

在本申请实施例中，根据加密方法和解密规则，第一方面，第二设备可以获取与识别结果标签数据对应的数据元素的解密密钥；第二方面，第二设备可以获取与识别结果的图像类型对应的多个数据元素的多个解密密钥；第三方面，第二设备可以获取与识别结果的图像类型对应的多个数据元素的一个解密密钥。其中，第一方面和第二方面是在对数据元素进行加密时对每一数据元素分别进行加密，第三方面是在对数据元素进行加密时对同一图像类型的多个数据元素打包加密。第一方面获取的解密密钥仅用于解密与识别结果标签数据对应的一个数据元素，第二方面和第三方面获取的解密密钥用于解密与识别结果的图像类型对应的一类数据元素。

s312：第二设备将识别结果和解密密钥发送至第一设备。

s314：第一设备利用解密密钥对第一加密数据集中与识别结果对应的数据元素进行解密。

在本申请实施例中，第一设备对第一加密数据集中与识别结果对应的数据元素进行解密后得到该数据元素的明文数据，第一加密数据集解密了部分数据后形成新的加密数据集，第一明文数据集与解密后得到的明文数据形成新的明文数据集。

在本申请实施例中，第一设备接收第二设备的解密密钥对第一加密数据集的部分数据进行解密，如此可在下次再次识别待识别图像t对应的图像类型时利用存储在第一设备的明文数据集即可识别，提高了识别结果的反馈速度，同时也减轻了第二设备的负载。

图4示出了本申请又一实施例提供的图像识别方法的交互实施例示意图，该方法400可以包括以下步骤：

s402：第一设备获取待识别图像t对应的数据。

s404：第一设备利用第一明文数据集对待识别图像t进行识别。

s406：若第一设备未能识别待识别图像t，则将待识别图像t对应的数据发送至第二设备。

s408：第二设备根据待识别图像t对应的数据利用第一数据集对待识别图像t进行识别。

s410：第二设备判断第一设备是否满足预设条件。若否，则执行步骤s412；若是，则执行步骤s414-s418。

在本申请实施例中，预设条件例如可以包括以下的至少一种：(a)所述第一设备的第一请求次数达到预设阈值，所述第一请求次数是所述第二设备统计的所述第一设备在预设时间段获取所述识别结果的次数；(b)所述第一设备的第二请求次数低于预设阈值，其中，所述第二请求次数是所述第二设备统计的所述第一设备请求第二设备识别的次数；(c)所述第一设备具有从所述第二设备获取所述识别解密密钥的权限。

在预设条件(a)中，第二设备可以记录第一设备的历史请求信息，历史请求信息包括历史请求所获取的识别结果，在获得待识别图像t的识别结果后，统计第一设备在预设时间段获取待识别图像t的识别结果的次数，从而获得第一设备的第一请求次数。通过设置第一请求次数，能减少向第一设备发送偶尔出现的识别结果所对应的解密密钥，以保证数据的安全性。

在预设条件(b)中，第二设备可以记录第一设备请求识别图像的历史请求信息，在获得待识别图像t的识别结果后，统计第一设备请求识别图像的次数，从而获得第二请求次数。通过设置第二请求次数，可防止通过大量发送识别请求获取大量或全部解密密钥。

在预设条件(c)中，第二设备可以记录第一设备的权限信息，在获得待识别图像t的识别结果后，判断第一设备是否具有获取与所述识别结果对应的数据的解密密钥的权限。通过设置权限，能够进一步保证数据的安全，并维护数据的价值。

s412：第二设备将待识别图像t的识别结果发送至第一设备。

s414：第二设备获取与待识别图像t的识别结果对应的数据元素的解密密钥。

s416：第二设备将识别结果与解密密钥发送至第一设备。

s418：第一设备利用解密密钥对第一加密数据集中与识别结果对应的数据元素进行解密。

图5示出了按照本申请一实施例的图像识别方法的流程图。图5所示的方法500应用于第一设备，其中第一设备包括第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集。

如图5所示，方法500可以包括以下步骤：s502，若第一设备利用第一明文数据集未能识别待识别图像，则将所述待识别图像对应的数据发送至第二设备，以使所述第二设备利用第一数据集对所述待识别图像进行识别，其中，所述第一数据集为所述第一明文数据集和所述第二明文数据集的并集。

方法500还可以包括以下步骤：s504，在所述第二设备对所述待识别图像进行识别后，接收所述第二设备发送的所述待识别图像的识别结果。

在一个方面，所述方法还包括：在所述第二设备对所述待识别图像进行识别后，接收所述第二设备发送的第一数据集中与所述识别结果对应的数据元素的解密密钥；利用所述解密密钥对所述第一加密数据集中与所述识别结果对应的数据元素进行解密。

图6示出了按照本申请另一实施例的图像识别方法的流程图。图6所示的方法600应用于第二设备。

如图6所示，方法600可以包括以下步骤：s602，接收第一设备发送的待识别图像对应的数据，所述第一设备包括第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集。

方法600还可以包括以下步骤：s604，根据所述数据利用第一数据集对所述待识别图像进行识别，其中，所述第一数据集为所述第一明文数据集和所述第二明文数据集的并集。

方法600还可以包括以下步骤：s606，将所述待识别图像的识别结果发送至所述第一设备。

在一个方面，所述方法还包括：获取与所述识别结果对应的数据元素的解密密钥；将所述解密密钥发送至所述第一设备，以使所述第一设备利用所述解密密钥对所述第一加密数据集中与所述识别结果对应的数据元素进行解密。

在另一个方面，在获取与所述识别结果对应的数据元素的解密密钥的步骤之前，所述方法还包括：判断所述第一设备是否满足预设条件；若是，则执行获取与所述识别结果对应的数据元素的解密密钥的步骤。

在又一个方面，所述预设条件包括以下的至少一种：(a)所述第一设备的第一请求次数达到预设阈值，所述第一请求次数是所述第二设备统计的所述第一设备在预设时间段获取所述识别结果的次数；(b)所述第一设备的第二请求次数低于预设阈值，其中，所述第二请求次数是所述第二设备统计的所述第一设备请求第二设备识别的次数；(c)所述第一设备具有从所述第二设备获取所述识别解密密钥的权限。

图7示出了按照本申请的一个实施例的图像识别装置的示意图，图7所示的装置700可以利用软件、硬件或软硬件结合的方式来实现。装置700可以安装在第一设备中，其中，第一设备包括第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集。装置700的实施例基本相似于方法的实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

如图7所示，装置700可以包括第一发送模块702和第一接收模块704。第一发送模块702用于若第一设备利用第一明文数据集未能识别待识别图像，则将所述待识别图像对应的数据发送至第二设备，以使所述第二设备利用第一数据集对所述待识别图像进行识别，其中，所述第一数据集为所述第一明文数据集和所述第二明文数据集的并集。第一接收模块704用于在所述第二设备对所述待识别图像进行识别后，接收所述第二设备发送的所述待识别图像的识别结果。

在一个方面，第一接收模块704还用于在所述第二设备对所述待识别图像进行识别后，接收所述第二设备发送的第一数据集中与所述识别结果对应的数据元素的解密密钥。相应的，装置700还包括解密模块，所述解密模块用于利用所述解密密钥对所述第一加密数据集中与所述识别结果对应的数据元素进行解密。

图8示出了按照本申请的另一个实施例的图像识别装置的示意图，图8所示的装置800可以利用软件、硬件或软硬件结合的方式来实现。装置800可以安装在第二设备中。装置800的实施例基本相似于方法的实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

如图8所示，装置800可以包括第二接收模块802、识别模块804和第二发送模块806。第二接收模块802用于接收第一设备发送的待识别图像对应的数据，所述第一设备包括第一明文数据集和由第二明文数据集加密得到的第一加密数据集。识别模块804用于根据所述数据利用第一数据集对所述待识别图像进行识别，其中，所述第一数据集为所述第一明文数据集和所述第二明文数据集的并集。第二发送模块806用于将所述待识别图像的识别结果发送至所述第一设备。

在一个方面，装置800还包括第一获取模块。第一获取模块用于获取与所述识别结果对应的数据元素的解密密钥。相应的，第二发送模块806还用于将所述解密密钥发送至所述第一设备，以使所述第一设备利用所述解密密钥对所述第一加密数据集中与所述识别结果对应的数据元素进行解密。

在另一个方面，装置800还包括判断模块。判断模块用于判断所述第一设备是否满足预设条件；若是，则调用第一获取模块。

在又一个方面，所述预设条件包括以下的至少一种：(a)所述第一设备的第一请求次数达到预设阈值，所述第一请求次数是所述第二设备统计的所述第一设备在预设时间段获取所述识别结果的次数；(b)所述第一设备的第二请求次数低于预设阈值，其中，所述第二请求次数是所述第二设备统计的所述第一设备请求第二设备识别的次数；(c)所述第一设备具有从所述第二设备获取所述识别解密密钥的权限。

本申请实施例还提供一种电子设备，请参见图9，图9为本申请实施例电子设备一个实施例示意图。如图9所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。

如图9所示，电子设备900可以包括处理器902和存储器904，其中，存储器904上存储有可执行指令，其中，所述可执行指令当被执行时使得处理器902执行图5或图6任一实施方式所示的方法。

如图9所示，电子设备900还可以包括连接不同系统组件(包括处理器902和存储器904)的总线906。总线906表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。

电子设备900典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备900访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储器904可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)908和和/或高速缓存存储器910。电子设备900可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统912可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图9未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图9中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线906相连。存储器904可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明上述图5或图6实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块916的程序/实用工具914，可以存储在例如存储器904中，这样的程序模块916包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块916通常执行本发明所描述的上述图5或图6实施例中的功能和/或方法。

电子设备900也可以与一个或多个外部设备922(例如键盘、指向设备、显示器924等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备900交互的设备通信，和/或与使得该电子设备900能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口918进行。并且，电子设备900还可以通过网络适配器920与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图9所示，网络适配器920通过总线906与电子设备900的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备900使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理器902通过运行存储在存储器904中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现上述实施例所示的方法。

本申请的实施例还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包括可执行指令，当所述可执行指令被处理器执行时，实施前述各个实施例的图像识别方法中的任意一种实施方式。

本实施例的计算机存储介质可以包括上述图9所示实施例中的存储器904中的随机存取存储器(ram)908、和/或高速缓存存储器910、和/或存储系统912。

随着科技的发展，计算机程序的传播途径不再受限于有形介质，还可以直接从网络下载，或者采用其他方式获取。因此，本实施例中的计算机存储介质不仅可以包括有形的介质，还可以包括无形的介质。

本领域的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、装置、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

上面结合附图阐述的具体实施方式描述了示例性实施例，但并不表示可以实现的或者落入权利要求书的保护范围的所有实施例。在整个本说明书中使用的术语“示例性”意味着“用作示例、实例或例示”，并不意味着比其它实施例“优选”或“具有优势”。出于提供对所描述技术的理解的目的，具体实施方式包括具体细节。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实施这些技术。在一些实例中，为了避免对所描述的实施例的概念造成难以理解，公知的结构和装置以框图形式示出。

本公开内容的上述描述被提供来使得本领域任何普通技术人员能够实现或者使用本公开内容。对于本领域普通技术人员来说，对本公开内容进行的各种修改是显而易见的，并且，也可以在不脱离本公开内容的保护范围的情况下，将本文所定义的一般性原理应用于其它变型。因此，本公开内容并不限于本文所描述的示例，而是与符合本文公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。