图像识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质与流程

本申请涉及计算机，尤其涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质。

背景技术：

1、当前计算机技术可以被应用在图像识别领域，而图像识别的具体应用场景可以如确定图像中是否包含目标元素。这一过程可以看作是对比目标元素进行识别的过程，而识别可以具体指判别图片中的元素所属的类别。其中，图像识别可以基于识别模型来实现，具体来说，可以先收集一些图像，然后基于深度学习技术和收集到的图像进行模型优化，得到一个识别模型，进而采用识别模型对需要进行识别的目标图像进行图像识别，得到相应的图像识别结果。

2、然而，针对包含多个图像元素的目标图像，传统的图像识别方法对该目标图像进行图像识别，以确定该目标图像是否包含目标图像元素时，通常无法提取到有效的特征信息，从而导致图像识别结果存在准确度低下的问题。那么，如何提取有效特征信息以提升图像识别结果的准确度，成了当下的研究热点。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种图像识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，可以提升图像识别的准确度。

2、一方面，本申请实施例提供了一种图像识别方法，包括：

3、获取待识别的目标图像，所述目标图像包含至少两个图像元素；

4、对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像中各个图像元素的元素识别特征；

5、根据所述目标图像中各个图像元素的元素识别特征进行特征增强处理，得到所述目标图像的增强特征，所述增强特征用于表征所述目标图像中各个图像元素之间的关联信息；

6、基于所述目标图像中各个图像元素的元素识别特征，及所述目标图像的增强特征所表征的关联信息，对所述目标图像进行图像识别，得到所述目标图像的图像识别结果，所述图像识别结果用于指示所述目标图像中各个图像元素的元素类别。

7、再一方面，本申请实施例提供了一种图像识别装置，包括：

8、获取单元，用于获取待识别的目标图像，所述目标图像包含至少两个图像元素；

9、特征提取单元，用于对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像中各个图像元素的元素识别特征；

10、特征增强单元，用于根据所述目标图像中各个图像元素的元素识别特征进行特征增强处理，得到所述目标图像的增强特征，所述增强特征用于表征所述目标图像中各个图像元素之间的关联信息；

11、图像识别单元，用于基于所述目标图像中各个图像元素的元素识别特征，及所述目标图像的增强特征所表征的关联信息，对所述目标图像进行图像识别，得到所述目标图像的图像识别结果，所述图像识别结果用于指示所述目标图像中各个图像元素的元素类别。

12、再一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：

13、处理器，所述处理器用于实现一条或多条计算机程序；

14、计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由所述处理器加载并实现如第一方面的图像识别方法。

15、再一方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由处理器加载并实现如第一方面的图像识别方法。

16、再一方面，本申请实施例提供了一种程序产品，该程序产品包括计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行如第一方面的图像识别方法。

17、在本申请实施例中，计算机设备在对目标图像进行图像识别时，通过对目标图像进行特征提取，得到了各个图像元素的元素识别特征，并进一步基于各个图像元素的元素识别特征执行了特征增强处理，以得到了用于表征目标图像中各个图像元素之间关联信息的增强特征，而计算机设备实现对各个图像元素的元素类别的识别时，是基于各个图像元素的元素识别特征以及增强特征所表征的关联信息共同执行的。也就是说，在本申请实施例中，计算机设备在对各个图像元素的元素类别进行识别时，不仅利用了各个图像元素的元素识别特征，还参考了各个图像元素涉及的关联关系，进一步使得计算机设备可以参考该关联关系指示的关联元素的元素识别特征，来对各个图像元素进行识别，极大地丰富了计算机设备所参考的特征信息，从而使得图像识别结果的准确度得到了有效提升。

技术特征：

1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像的增强特征是是调用目标特征提取模型得到的；得到所述目标特征提取模型的方式包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用参考特征提取模型，根据所述第一图像中目标图像元素的元素识别特征，所述第二图像中目标图像元素的元素识别特征，以及所述第二图像中参考图像元素的元素识别特征进行特征增强处理，得到所述第二图像的增强特征，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二图像是采用目标图像生成模型生成的，得到所述目标图像生成模型的方式包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述向着增大所述合成图像与所述参考图像之间相似度的方向，对所述参考图像生成模型进行模型优化处理，以得到所述目标图像生成模型，包括：

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种图像识别装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由处理器加载并实现如权利要求1-7任一项所述的图像识别方法。

技术总结
本申请公开了一种图像识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，适于云技术、人工智能及智慧交通等场景，其方法包括：获取待识别的目标图像，目标图像包含至少两个图像元素；对目标图像进行特征提取，得到目标图像中各个图像元素的元素识别特征；根据目标图像中各个图像元素的元素识别特征进行特征增强处理，得到目标图像的增强特征，增强特征用于表征目标图像中各个图像元素之间的关联信息；基于目标图像中各个图像元素的元素识别特征，及目标图像的增强特征所表征的关联信息，对目标图像进行图像识别，得到目标图像的图像识别结果，图像识别结果用于指示目标图像中各个图像元素的元素类别。采用本申请可以得到准确度较高的图像识别结果。

技术研发人员：朱城
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15