[發(fā)明專利]圖像識(shí)別方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810355523.6
• 申請(qǐng)日: 2018-04-19
• 公開（公告）號(hào): CN108776768A
• 公開（公告）日: 2018-11-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳全
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州視源電子科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 北京康信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;董文倩

1.一種圖像識(shí)別方法，其特征在于，包括：

獲取至少一種人臉識(shí)別算法；

分別對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法賦對(duì)應(yīng)的權(quán)重，確定所述至少一種人臉識(shí)別算法的權(quán)重值；

通過比較所述至少一種人臉識(shí)別算法識(shí)別預(yù)設(shè)圖像的初始識(shí)別結(jié)果與預(yù)設(shè)識(shí)別結(jié)果，確定所述至少一種人臉識(shí)別算法的相似度值；

根據(jù)所述至少一種人臉識(shí)別算法的權(quán)重值和相似度值，對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法的初始識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合處理，得到識(shí)別所述預(yù)設(shè)圖像的識(shí)別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取至少一種人臉識(shí)別算法，包括：

根據(jù)多種人臉識(shí)別算法對(duì)圖像測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，確定所述多種人臉識(shí)別算法的測(cè)試準(zhǔn)確率，其中，所述圖像測(cè)試集中包括：預(yù)設(shè)數(shù)量的正樣本對(duì)和預(yù)設(shè)數(shù)量的負(fù)樣本對(duì)，通過如下公式計(jì)算得到所述測(cè)試準(zhǔn)確率：

ACC＝(TP+TN)÷(NUM_P+NUM_N)，

其中，ACC為所述測(cè)試準(zhǔn)確率，TP為所有正樣本對(duì)中識(shí)別為同一個(gè)人的對(duì)數(shù)，TN為所有負(fù)樣本對(duì)中識(shí)別為不同一個(gè)人的對(duì)數(shù)，NUM_P為所述正樣本對(duì)的總數(shù)，NUM_N為所述負(fù)樣本對(duì)的總數(shù)；

根據(jù)所述多種人臉識(shí)別算法的測(cè)試準(zhǔn)確率的大小，確定所述至少一種人臉識(shí)別算法。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在獲取至少一種人臉識(shí)別算法之前，所述方法還包括：

采集當(dāng)前場(chǎng)景下的預(yù)定數(shù)量的人臉圖像數(shù)據(jù)，得到所述圖像測(cè)試集。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述多種人臉識(shí)別算法的測(cè)試準(zhǔn)確率的大小，確定所述至少一種人臉識(shí)別算法，包括：

根據(jù)所述多種人臉識(shí)別算法的測(cè)試準(zhǔn)確率的大小，對(duì)所述多種人臉識(shí)別算法進(jìn)行排序，從排序結(jié)果中選取所述至少一種人臉識(shí)別算法；或者，

通過比較所述多種人臉識(shí)別算法的測(cè)試準(zhǔn)確率與預(yù)設(shè)閾值，確定所述至少一種人臉識(shí)別算法。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，通過以下方式至少之一，分別對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法賦對(duì)應(yīng)的權(quán)重：

對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法，均賦權(quán)重值為1；

根據(jù)所述至少一種人臉識(shí)別算法的排列順序，對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法賦權(quán)重；

根據(jù)所述至少一種人臉識(shí)別算法的測(cè)試準(zhǔn)確率大小，對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法賦權(quán)重。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述至少一種人臉識(shí)別算法的權(quán)重值和相似度值，對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法的初始識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合處理，得到識(shí)別所述預(yù)設(shè)圖像的識(shí)別結(jié)果，包括：

對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法中每種人臉識(shí)別算法的相似度分?jǐn)?shù)向量進(jìn)行排序，得到排序結(jié)果；

根據(jù)所述排序結(jié)果，確定所述每種人臉識(shí)別算法中預(yù)定數(shù)量的相似度分?jǐn)?shù)向量為所述相似度值；

根據(jù)所述相似度值和所述權(quán)重值，對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法的初始識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合處理，得到識(shí)別所述預(yù)設(shè)圖像的識(shí)別結(jié)果。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述至少一種人臉識(shí)別算法的權(quán)重值和相似度值，對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法的初始識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合處理，得到識(shí)別所述預(yù)設(shè)圖像的識(shí)別結(jié)果，包括：

確定所述至少一種人臉識(shí)別算法中每種人臉識(shí)別算法的相似度閾值；

比較所述每種人臉識(shí)別算法的相似度分?jǐn)?shù)向量與相似度閾值的大小；

若所述相似度分?jǐn)?shù)向量大于等于所述相似度閾值，則將所述相似度分?jǐn)?shù)向量確定為所述相似度值；

根據(jù)所述相似度值和所述權(quán)重值，對(duì)所述至少一種人臉識(shí)別算法的初始識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合處理，得到識(shí)別所述預(yù)設(shè)圖像的識(shí)別結(jié)果。