图像数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机，特别是涉及一种图像数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、目前，图像数据处理技术可以用于识别待检测图像中人物的动作是否符合动作规范、识别待检测图像中物品摆放方式是否符合摆放规范等。例如，图像数据处理技术可以应用于活体检测技术，在用户完成指定动作时采集用户图像，通过图像数据处理技术对用户图像进行特征提取并检验，判断图像中用户动作与标准动作的匹配程度。

2、然而，传统方法是直接将待检测图像中各像素点与标准图像中各像素点进行比对，得到待检测图像与标准图像之间的匹配程度，存在图像数据处理准确性低的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图像数据处理准确性的图像数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、本申请提供了一种图像数据处理方法。所述方法包括：

3、获取目标动作对应的标准动作图像集；

4、将标准动作图像集中的各个标准动作图像分别输入目标动作对应的初始图像处理模型中的滤波器集，分别得到各个标准动作图像对应的特征图像集；滤波器集包括基础滤波器和方向滤波器，特征图像集包括基础滤波器输出的基础特征图像和方向滤波器输出的方向特征图像；

5、通过初始图像处理模型中的融合层融合同一特征图像集中的基础特征图像和方向特征图像，分别得到各个标准动作图像对应的融合特征图像；

6、基于融合特征图像和对应的标准动作图像之间的差异，得到损失值；

7、基于损失值调整初始图像处理模型的模型参数，直至满足收敛条件，得到目标动作对应的目标图像处理模型；目标图像处理模型中的滤波器集用于确定动作图像和目标动作之间的匹配度。

8、本申请还提供了一种图像数据处理装置。所述装置包括：

9、标准动作图像获取模块，用于获取目标动作对应的标准动作图像集；

10、特征图像集生成模块，用于将标准动作图像集中的各个标准动作图像分别输入目标动作对应的初始图像处理模型中的滤波器集，分别得到各个标准动作图像对应的特征图像集；滤波器集包括基础滤波器和方向滤波器，特征图像集包括基础滤波器输出的基础特征图像和方向滤波器输出的方向特征图像；

11、融合特征图像生成模块，用于通过初始图像处理模型中的融合层融合同一特征图像集中的基础特征图像和方向特征图像，分别得到各个标准动作图像对应的融合特征图像；

12、损失值确定模块，用于基于融合特征图像和对应的标准动作图像之间的差异，得到损失值；

13、目标模型确定模块，用于基于损失值调整初始图像处理模型的模型参数，直至满足收敛条件，得到目标动作对应的目标图像处理模型；目标图像处理模型中的滤波器集用于确定动作图像和目标动作之间的匹配度。

14、一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述图像数据处理方法的步骤。

15、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述图像数据处理方法的步骤。

16、一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述图像数据处理方法的步骤。

17、上述图像数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取目标动作对应的标准动作图像集，将标准动作图像集中的各个标准动作图像分别输入目标动作对应的初始图像处理模型中的滤波器集，分别得到各个标准动作图像对应的特征图像集。通过初始图像处理模型中的融合层融合同一特征图像集中的基础特征图像和方向特征图像，分别得到各个标准动作图像对应的融合特征图像。基于融合特征图像和标准动作图像之间的差异得到损失值，基于损失值调整初始图像处理模型的模型参数，直至满足收敛条件，得到目标动作对应的目标图像处理模型。这样，基于目标动作对应的标准动作图像集训练目标动作对应的初始图像处理模型得到目标图像处理模型，目标图像处理模型中的滤波器集包括基础滤波器和方向滤波器，基于目标动作对应的滤波器集可以更加准确全面地提取动作图像的特征信息，基于滤波器集能够更加准确地确定动作图像和目标动作之间的匹配度，从而有效提高图像数据处理的准确性。

技术特征：

1.一种图像数据处理方法，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，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于目标动作对应的标准特征图像集，对当前特征图像集进行动作匹配，得到目标动作对应的动作匹配结果，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始图像处理模型中的滤波器集中的方向滤波器，是所述目标动作对应的滤波角度所对应的方向滤波器，所述目标动作对应的滤波角度是基于所述目标动作对应的对象运动角度确定的。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于融合特征图像和对应的标准动作图像之间的差异，得到损失值，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述初始图像处理模型中的融合层融合同一特征图像集中的基础特征图像和方向特征图像，分别得到所述各个标准动作图像对应的融合特征图像，包括：

7.一种图像数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种图像数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标动作对应的标准动作图像集；将标准动作图像集中的各个标准动作图像分别输入目标动作对应的初始图像处理模型中的滤波器集，分别得到各个标准动作图像对应的特征图像集；通过初始图像处理模型中的融合层融合同一特征图像集中的基础特征图像和方向特征图像，分别得到各个标准动作图像对应的融合特征图像；基于融合特征图像和对应的标准动作图像之间的差异得到损失值；基于损失值调整初始图像处理模型的模型参数，直至满足收敛条件得到目标动作对应的目标图像处理模型。本方法属于人工智能技术领域，采用本方法能够提高图像数据处理的准确性。

技术研发人员：杨凌波,夏梦,张鑫,袁紫祎,李冰叶,熊利花,陈永强,吕硕,杨露峰
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15