[發明專利]一種圖像識別方法及裝置有效

申請號：	201810188147.6	申請日：	2018-03-07
公開（公告）號：	CN108549899B	公開（公告）日：	2022-02-15
發明（設計）人：	劉想;邱雪濤;萬四爽;王宇;張琦;費志軍;佘蕭寒	申請（專利權）人：	中國銀聯股份有限公司
主分類號：	G06V10/74	分類號：	G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種圖像識別方法裝置
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【說明書】：

本發明公開了一種圖像識別方法及裝置。所述方法包括：在獲取第一圖像之后，可采用第一圖像識別模型中的深度卷積神經網絡對第一圖像的特征進行提取，從而得到第一向量；在對第一向量進行歸一化處理后，可根據歸一化處理后的第一向量和第一圖像識別模型的權值，確定第一圖像識別模型中的多個已識別圖像中是否存在第一圖像的相似圖像，若不存在，則設置第一圖像對應的標簽為第一標簽。采用這種方法，將深度卷積神經網絡與相似度判斷模型結合起來，使得測試過程的模型結構與訓練過程的模型結構保持一致，實現端到端的圖像識別，從而能夠縮短圖像識別的時間，提高圖像識別的效率。

技術領域

本發明涉及圖像技術領域，尤其涉及一種圖像識別方法及裝置。

背景技術

現有的圖像識別技術通常分為兩類，一類是閉集圖像識別技術，即假定測試圖像一定屬于圖像識別模型的數據庫中的樣本；另一類是開集圖像識別技術，即首先判斷測試圖像是否屬于圖像識別模型的數據庫中的樣本，然后在確定的基礎上識別該測試圖像。相對于閉集圖像識別技術，開集圖像識別技術能夠有效區分未知圖像和已知圖像，因此，更加符合圖像識別的實際應用場景，比如應用于人臉識別的場景。

目前，現有技術在進行開集圖像識別時，通常是使用訓練好的模型提取測試圖像的特征，并使用相似度判斷模型計算測試圖像的特征和數據庫中的多個樣本圖像的特征之間的相似度，并將相似度最大的樣本圖像的標簽作為測試圖像的標簽。現有技術并不能直接使用訓練好的模型識別測試圖像，容易造成圖像識別過程復雜且耗時長的問題。

基于此，目前亟需一種圖像識別方法，用于解決現有技術中不能直接使用訓練好的模型識別測試圖像而容易造成識別過程復雜且耗時長的問題。

發明內容

本發明實施例提供一種圖像識別方法及裝置，以解決現有技術中不能直接使用訓練好的模型識別測試圖像而容易造成識別過程復雜且耗時長的技術問題。

本發明實施例提供一種圖像識別方法，所述方法包括：

獲取第一圖像，并將所述第一圖像輸入第一圖像識別模型；所述第一圖像識別模型包括多個已識別圖像及所述多個已識別圖像對應的標簽；

采用所述第一圖像識別模型中的深度卷積神經網絡對所述第一圖像的特征進行提取，并根據提取到的特征得到第一向量；

對所述第一向量進行歸一化處理，并根據歸一化處理后的第一向量和所述第一圖像識別模型的權值，確定所述多個已識別圖像中是否存在所述第一圖像的相似圖像，若不存在，則設置所述第一圖像對應的標簽為第一標簽，所述第一標簽不同于所述多個已識別圖像對應的標簽。

可選地，設置所述第一圖像對應的標簽為第一標簽之后，所述方法還包括：

根據所述歸一化處理后的第一向量和所述第一標簽對所述第一圖像識別模型的權值進行更新，得到第二圖像識別模型；

將所述第一圖像輸入所述第二圖像識別模型，得到所述第一圖像對應的第二標簽；

根據所述第一標簽和所述第二標簽，確定所述第一圖像識別模型的誤差，以及根據所述歸一化處理后的第一向量、所述第二圖像識別模型的權值和所述誤差更新所述第二圖像識別模型的權值，得到第三圖像識別模型。