[發明專利]圖像識別方法及裝置、電子設備、存儲介質

在審

• 申請號: 201810387331.3
• 申請日: 2018-04-26
• 公開（公告）號: CN108596110A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發明（設計）人: 王啟立
• 申請（專利權）人: 北京京東金融科技控股有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 闞梓瑄;王衛忠

本公開是關于一種圖像識別方法及裝置、電子設備、存儲介質，涉及圖像處理技術領域，該方法包括：通過第一采集設備獲取第一類圖像，所述第一采集設備包括近紅外照相機；提取所述第一類圖像的第一圖像特征；將所述第一圖像特征與數據庫中第二類圖像的第二圖像特征進行特征比較，獲取特征距離；根據所述特征距離與預設閾值，確定識別結果。本公開能夠提高圖像識別的準確率。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，具體而言，涉及一種圖像識別方法、圖像識別裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質。

背景技術

人臉識別技術已經在安保、金融、交通等諸多領域得到廣泛應用。但是在背光或者是照明條件不佳等場景中，使用基于可見光光譜成像的照相機獲取的圖像質量較差，無法看清人臉，不適合人臉比對識別。

為了解決上述問題，相關技術中大多采用近紅外成像技術獲取清晰的近紅外圖像，并將近紅外圖像轉換為可見光圖像進行人臉識別；除此之外，還可以通過特征融合的方式進行人臉識別。

但是，這些方法對提升人臉識別準確率作用有限，并且將近紅外圖像轉換為可見光圖像進行識別的方式，操作較為繁瑣，從而導致圖像識別效率低；將近紅外圖像轉換為可見光圖像進行識別的方式和通過特征融合進行人臉識別的方式的識別準確率較低，從而導致識別效果較差。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開的目的在于提供一種圖像識別方法及裝置、電子設備、存儲介質，進而至少在一定程度上克服由于相關技術的限制和缺陷而導致的圖像識別準確率低的問題。

本公開的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習得。

根據本公開的一個方面，提供一種圖像識別方法，包括：通過第一采集設備獲取第一類圖像，所述第一采集設備包括近紅外照相機；提取所述第一類圖像的第一圖像特征；將所述第一圖像特征與數據庫中第二類圖像的第二圖像特征進行特征比較，獲取特征距離；根據所述特征距離與預設閾值，確定識別結果。

在本公開的一種示例性實施例中，將所述第一圖像特征與數據庫中第二類圖像的第二圖像特征進行特征比較，獲取特征距離包括：將所述第一圖像特征以及所述第二圖像特征輸入識別模型，以獲取所述特征距離。

在本公開的一種示例性實施例中，所述方法還包括：通過深度學習算法建立所述識別模型。

在本公開的一種示例性實施例中，通過深度學習算法建立所述識別模型包括：依次根據第一參數、第二參數以及第三參數對應的所述第一類圖像和所述第二類圖像對預設模型進行訓練，以得到識別模型。

在本公開的一種示例性實施例中，所述方法還包括：通過第一圖像特征以及第二圖像特征計算圖像識別性能指標，以確定所述識別模型。

在本公開的一種示例性實施例中，所述圖像識別性能指標的計算公式包括：

其中，L為圖像識別性能指標，為同一對象的第一圖像特征與第二圖像特征之間的距離，為不同對象的第一圖像特征與第二圖像特征之間的距離，m為距離超參數。

在本公開的一種示例性實施例中，所述識別模型包括第一特征提取器、第二特征提取器以及特征對比器。

在本公開的一種示例性實施例中，提取所述第一類圖像的第一圖像特征包括：將所述第一類圖像輸入第一特征提取器，得到初始圖像特征；將所述初始圖像特征輸入特征轉換器，得到所述第一圖像特征。