图像识别方法和图像识别装置与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及一种图像识别方法和图像识别装置。

背景技术：

1、随着科学技术的不断发展，图像识别的应用领域越来越广，以人脸识别技术领域为例，为了保障信息安全和用户隐私，用户可能需要在通过密码、指纹识别、人脸识别等身份检测方式的验证后才能够获取到一些特定信息或进入特定场所。但在用户佩戴一些对面部产生遮挡的物品时，人脸识别的准确性并不高。

技术实现思路

1、有鉴于此,本发明实施例的目的在于提供一种图像识别方法和图像识别装置，用于提升图像识别的准确性。

2、根据本发明实施例的第一方面，提供一种图像识别方法，所述方法包括：

3、获取待识别对象的第一面部图像集合，所述第一面部图像集合包括所述待识别对象的面部图像和面部子区域图像，所述面部子区域图像根据所述面部图像分割得到；

4、将所述面部图像和所述面部子区域图像分别输入对应的特征提取模块，获取对应的局部特征；

5、获取各所述局部特征对应的自适应权重；

6、根据各所述局部特征以及对应的所述自适应权重确定所述待识别对象对应的融合特征；

7、将所述融合特征输入特征识别模块，获取所述待识别对象对应的对象标识。

8、优选地，所述获取待识别对象的第一面部图像集合包括：

9、获取所述待识别图像的面部图像；

10、基于图像分割模型对所述面部图像进行分割，获取所述面部子区域图像；

11、根据所述面部子区域图像和所述面部图像获取所述第一面部图像集合。

12、优选地，所述面部子区域图像包括所述待识别对象的眼部区域图像、脸部上半区域图像和脸部下半区域图像中的至少一项。

13、优选地，所述眼部区域图像包括左眼区域图像和右眼区域图像，所述特征提取模块包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、第三特征提取模块、第四特征提取模块和第五特征提取模块，所述局部特征包括第一局部特征、第二局部特征、第三局部特征、第四局部特征和第五局部特征。

14、优选地，所述将所述眼部区域图像、所述脸部上半区域图像和所述脸部下半区域图像中的至少一项以及所述面部图像分别输入对应的特征提取模块，获取对应的局部特征包括：

15、将所述左眼区域图像输入所述第一特征提取模块，获取所述第一局部特征；

16、将所述右眼区域图像输入所述第二特征提取模块，获取所述第二局部特征；

17、将所述脸部上半区域图像输入所述第三特征提取模块，获取所述第三局部特征；

18、将所述脸部下半区域图像输入所述第四特征提取模块，获取所述第四局部特征；

19、将所述面部图像输入所述第五特征提取模块，获取所述第五局部特征。

20、优选地，所述获取各所述局部特征对应的自适应权重包括：

21、将各所述局部特征分别输入对应的权重生成模块，获取对应的所述自适应权重。

22、优选地，所述自适应权重包括第一权重、第二权重、第三权重、第四权重和第五权重，所述权重生成模块包括第一权重生成模块、第二权重生成模块、第三权重生成模块、第四权重生成模块和第五权重生成模块。

23、优选地，所述将各所述局部特征分别输入对应的权重生成模块，获取对应的所述自适应权重包括：

24、将所述左眼区域图像输入所述第一权重生成模块，获取所述第一权重；

25、将所述右眼区域图像输入所述第二权重生成模块，获取所述第二权重；

26、将所述脸部上半区域图像输入所述第三权重生成模块，获取所述第三权重；

27、将所述脸部下半区域图像输入所述第四权重生成模块，获取所述第四权重；

28、将所述面部图像输入所述第五权重生成模块，获取所述第五权重。

29、优选地，所述根据各所述局部特征以及对应的所述自适应权重确定所述待识别对象对应的融合特征包括：

30、将所述第一局部特征、所述第二局部特征、所述第三局部特征、所述第四局部特征、所述第五局部特征、所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重、所述第四权重和所述第五权重输入特征融合模块，获取所述融合特征。

31、优选地，所述第一特征提取模块、所述第二特征提取模块、所述第三特征提取模块、所述第四特征提取模块、所述第五特征提取模块、所述第一权重生成模块、所述第二权重生成模块、所述第三权重生成模块、所述第四权重生成模块、所述第五权重生成模块、所述特征融合模块和所述特征识别模块基于训练样本同时训练获得，所述训练样本包括同一预定对象对应的第二面部图像集合和所述预定对象的对象标识，所述第二面部图像集合包括所述预定对象的眼部区域图像、脸部上半区域图像和脸部下半区域图像中的至少一项以及面部图像。

32、根据本发明实施例的第二方面，提供一种图像识别装置，所述装置包括：

33、图像获取单元，用于获取待识别对象的第一面部图像集合，所述第一面部图像集合包括所述待识别对象的面部图像和面部子区域图像，所述面部子区域图像根据所述面部图像分割得到；

34、局部特征获取单元，用于将所述面部图像和所述面部子区域图像分别输入对应的特征提取模块，获取对应的局部特征；

35、权重获取单元，用于获取各所述局部特征对应的自适应权重；

36、融合特征获取单元，用于根据各所述局部特征以及对应的所述自适应权重确定所述待识别对象对应的融合特征；

37、识别单元，用于将所述融合特征输入特征识别模块，获取所述待识别对象对应的对象标识。

38、根据本发明实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。

39、根据本发明实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。

40、根据本发明实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其中，该计算机程序/指令被处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。

41、本发明实施例在获取待识别对象的面部对象后，对待识别对象的面部图像进行分割，得到待识别对象的面部子区域图像，然后将待识别对象的面部图像和面部子区域图像分别输入对应的提取模块，获取面部图像和面部子区域图像的局部特征，进而获取面部图像和面部子区域图像的局部特征的自适应权重，并根据各局部特征及对应的自适应权重获取待识别对象对应的融合特征，从而将融合特征输入特征识别模块，获取待识别对象对应的对象标识。本发明实施例将待识别对象的面部分割为子区域，使得未被遮挡的面部子区域可以较好地表征待识别对象的面部特征，从而提升图像识别的准确性。

技术特征：

1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别对象的第一面部图像集合包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述面部子区域图像包括所述待识别对象的眼部区域图像、脸部上半区域图像和脸部下半区域图像中的至少一项。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述眼部区域图像包括左眼区域图像和右眼区域图像，所述特征提取模块包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、第三特征提取模块、第四特征提取模块和第五特征提取模块，所述局部特征包括第一局部特征、第二局部特征、第三局部特征、第四局部特征和第五局部特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述眼部区域图像、所述脸部上半区域图像和所述脸部下半区域图像中的至少一项以及所述面部图像分别输入对应的特征提取模块，获取对应的局部特征包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取各所述局部特征对应的自适应权重包括：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述自适应权重包括第一权重、第二权重、第三权重、第四权重和第五权重，所述权重生成模块包括第一权重生成模块、第二权重生成模块、第三权重生成模块、第四权重生成模块和第五权重生成模块。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将各所述局部特征分别输入对应的权重生成模块，获取对应的所述自适应权重包括：

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据各所述局部特征以及对应的所述自适应权重确定所述待识别对象对应的融合特征包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第一特征提取模块、所述第二特征提取模块、所述第三特征提取模块、所述第四特征提取模块、所述第五特征提取模块、所述第一权重生成模块、所述第二权重生成模块、所述第三权重生成模块、所述第四权重生成模块、所述第五权重生成模块、所述特征融合模块和所述特征识别模块基于训练样本同时训练获得，所述训练样本包括同一预定对象对应的第二面部图像集合和所述预定对象的对象标识，所述第二面部图像集合包括所述预定对象的眼部区域图像、脸部上半区域图像和脸部下半区域图像中的至少一项以及面部图像。

11.一种图像识别装置，其特征在于，所述装置包括：

12.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。

13.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。

14.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行以实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。

技术总结
本发明实施例公开了一种图像识别方法和图像识别装置。本发明实施例在经用户同意获取待识别对象的面部对象后，对待识别对象的面部图像进行分割，得到待识别对象的面部子区域图像，然后将待识别对象的面部图像和面部子区域图像分别输入对应的提取模块，获取面部图像和面部子区域图像的局部特征，进而获取面部图像和面部子区域图像的局部特征的自适应权重，并根据各局部特征及对应的自适应权重获取待识别对象对应的融合特征，从而将融合特征输入特征识别模块，获取待识别对象对应的对象标识。本发明实施例将待识别对象的面部分割为子区域，使得未被遮挡的面部子区域可以较好地表征待识别对象的面部特征，从而提升图像识别的准确性。

技术研发人员：赵宁宁,张洪路,张天明,张明文
受保护的技术使用者：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15