[發明專利]模型生成方法、分辨率提高方法、圖像識別方法及裝置

有效

• 申請號: 202010108432.X
• 申請日: 2020-02-21
• 公開（公告）號: CN111340700B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 張慧;何召鋒;邱顯超;劉京;李星光
• 申請（專利權）人: 北京中科虹霸科技有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V40/18
• 代理公司: 北京金咨知識產權代理有限公司 11612
• 代理人: 秦景芳

本發明提供了一種模型生成方法、分辨率提高方法、圖像識別方法及裝置，該生成方法包括：將低分辨圖像樣本輸入生成器，得到生成高分辨圖像，輸入判別器，得到將生成高分辨圖像判別為真實圖像的概率，及其計算對抗損失函數的值；選取圖像形成多元組樣本；將一組多元組樣本對應的圖像輸入至特征提取及比對分類器，得到比對相似性損失函數的值；將一組對抗多元組樣本對應的比對相似性損失函數的值返回至所述特征提取及比對分類器，將對抗損失函數的值和對抗多元組樣本對應的比對相似性損失函數的值返回至生成器，經訓練后，得到圖像分率提高模型的生成器。上述方案可用于從低分辨率圖像生成高分辨率圖像，利用生成的高分辨率圖像識別的正確率提升。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像分辨率提高模型的生成方法、圖像分辨率提高方法、圖像識別方法、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

生物特征識別技術(如虹膜識別)由于其高度的穩定性和唯一性，一般應用于重點場所出入管理、銀行授信等安全級別高的場景進行人員身份鑒別。近幾年來，隨著虹膜技術的發展，其被應用或者被考慮應用于更多的場景，以實現更多場景下的高精度身份鑒別。

一方面，應用場景的擴展使虹膜識別所面向的環境背景更復雜；另一方面，越來越廣泛的應用所面向的更多是不熟悉技術的用戶，他們對于系統的配合程度不一，系統必須要降低對用戶的配合要求并保證一定的系統通過率才能適應他們的需求；更近一步，虹膜識別技術用于刑偵等領域時，面對的用戶很可能是不配合、甚至故意躲避的用戶，或者是監控場景下隨機采集到用戶的虹膜圖像。

這些實際應用的場景，對虹膜圖像的采集具有很大的挑戰性，帶來的直接結果是圖像質量的下降，例如分辨率低、虹膜區域過小、模糊等低質量問題。在成像技術和條件限制下，要提高虹膜識別系統的通過率和準確性，必須要解決低質量虹膜圖像的識別難題。

發明內容

本發明提供了一種圖像分辨率提高模型的生成方法、圖像分辨率提高方法、圖像識別方法、電子設備及計算機可讀存儲介質，以提高低質量圖像(如虹膜圖像)的分辨率，從而提高低質量圖像特征識別的準確性。

為了達到上述目的，本發明采用以下方案實現：

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種圖像分辨率提高模型的生成方法，包括：

將低分辨圖像樣本輸入生成器，得到對應于所述低分辨圖像樣本的生成高分辨圖像；

將所述生成高分辨圖像輸入判別器，得到將所述生成高分辨圖像判別為真實圖像的概率；

根據將所述生成高分辨圖像判別為真實圖像的概率計算使所述生成器對抗所述判別器的對抗損失函數的值；

從所述生成高分辨圖像、所述生成高分辨圖像對應的真實高分辨圖像、所述真實高分辨圖像對應的類間高分辨圖像、及所述真實高分辨圖像對應的類內高分辨圖像中選取圖像，形成圖像數量相同但構成方式不同的第一多元組樣本和第二多元組樣本；

將所述第一多元組樣本和所述第二多元組樣本對應的所有圖像輸入至特征提取及比對分類器，以類內相似度大于類間相似度的原則進行計算，得到所述第一多元組樣本對應的比對相似性損失函數的值和所述第二多元組樣本對應的比對相似性損失函數的值；

將所述對抗損失函數的值和所述第一多元組樣本對應的比對相似性損失函數的值返回至所述生成器，以優化所述生成器的參數，以及將所述第二多元組樣本對應的比對相似性損失函數的值返回至所述特征提取及比對分類器，以優化所述特征提取及比對分類器的參數；

在利用優化參數后的所述生成器得到的對抗損失函數的值和利用優化參數后的所述特征提取及比對分類器得到的比對相似性損失函數的值達到設定要求的情況，根據優化參數后的所述生成器得到圖像分辨率提高模型；