[發(fā)明專利]圖像數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110237788.8
• 申請日: 2021-03-04
• 公開（公告）號: CN112597984B
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐興坤;黃余格;沈鵬程;李紹欣;李季檁;黃飛躍
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強(qiáng);杜維

1.一種圖像數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括：

獲取N個標(biāo)簽圖像和M個無標(biāo)簽圖像，將所述N個標(biāo)簽圖像和所述M個無標(biāo)簽圖像輸入圖像識別模型；N和M均為正整數(shù)；所述N個標(biāo)簽圖像分別攜帶有所包含的對象的對象身份標(biāo)簽；所述N個標(biāo)簽圖像所攜帶的對象和所述M個無標(biāo)簽圖像所攜帶的對象屬于相同的對象類型；

在所述圖像識別模型中確定每個標(biāo)簽圖像所包含的對象的第一身份預(yù)測結(jié)果，從圖像集合中獲取所述每個標(biāo)簽圖像的相似圖像；所述圖像集合包括所述N個標(biāo)簽圖像和所述M個無標(biāo)簽圖像；所述每個標(biāo)簽圖像的相似圖像未攜帶所屬標(biāo)簽圖像所攜帶的對象身份標(biāo)簽；

根據(jù)所述每個標(biāo)簽圖像與所屬的相似圖像之間的圖像相似度的差異，確定對所述N個標(biāo)簽圖像所包含的對象的不同對象身份進(jìn)行身份識別時的相似差異損失函數(shù)，根據(jù)所述每個標(biāo)簽圖像對應(yīng)的第一身份預(yù)測結(jié)果和所攜帶的對象身份標(biāo)簽確定預(yù)測損失函數(shù)；

基于所述相似差異損失函數(shù)和所述預(yù)測損失函數(shù)修正所述圖像識別模型的模型參數(shù)，得到目標(biāo)圖像識別模型；所述目標(biāo)圖像識別模型用于對屬于所述對象類型的對象進(jìn)行身份識別；所述相似差異損失函數(shù)用于均衡所述圖像識別模型針對不同對象的對象身份的識別差異。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述從圖像集合中獲取所述每個標(biāo)簽圖像的相似圖像，包括：

在所述圖像識別模型中生成所述每個標(biāo)簽圖像的圖像特征向量和每個無標(biāo)簽圖像的圖像特征向量；

根據(jù)所述每個標(biāo)簽圖像的圖像特征向量和每個無標(biāo)簽圖像的圖像特征向量，生成相似度矩陣；

從所述相似度矩陣中獲取所述每個標(biāo)簽圖像分別與所述圖像集合中的圖像之間的圖像相似度；

根據(jù)所述每個標(biāo)簽圖像分別與所述圖像集合中的圖像之間的圖像相似度，從所述圖像集合中確定所述每個標(biāo)簽圖像的相似圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述N個標(biāo)簽圖像包括標(biāo)簽圖像i，i為小于或等于N的正整數(shù)；

所述根據(jù)所述每個標(biāo)簽圖像分別與所述圖像集合中的圖像之間的圖像相似度，從所述圖像集合中確定所述每個標(biāo)簽圖像的相似圖像，包括：

從所述圖像集合中過濾與所述標(biāo)簽圖像i攜帶有相同對象身份標(biāo)簽的圖像，得到參考圖像集合；

按照所述標(biāo)簽圖像i分別與所述參考圖像集合中的每個圖像之間的圖像相似度的從大到小的順序，對所述每個圖像進(jìn)行排序，得到參考圖像序列；

獲取相似圖像數(shù)量k，將所述參考圖像序列中的前k個圖像確定為所述標(biāo)簽圖像i的相似圖像；k為小于N和M之和的正整數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個標(biāo)簽圖像的圖像特征向量和每個無標(biāo)簽圖像的圖像特征向量，生成相似度矩陣，包括：

獲取對所述每個標(biāo)簽圖像的圖像特征向量進(jìn)行規(guī)范化操作后所得到的規(guī)范特征向量，獲取對所述每個無標(biāo)簽圖像的圖像特征向量進(jìn)行規(guī)范化操作后所得到的規(guī)范特征向量；

獲取包括所述每個標(biāo)簽圖像的規(guī)范特征向量的第一特征矩陣和包括所述每個無標(biāo)簽圖像的規(guī)范特征向量的第二特征矩陣；

對所述第一特征矩陣和所述第二特征矩陣進(jìn)行拼接，得到目標(biāo)特征矩陣；

獲取所述目標(biāo)特征矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣，將所述第一特征矩陣和所述轉(zhuǎn)置矩陣的乘積確定為所述相似度矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個標(biāo)簽圖像與所屬的相似圖像之間的圖像相似度的差異，確定對所述N個標(biāo)簽圖像所包含的對象的不同對象身份進(jìn)行身份識別時的相似差異損失函數(shù)，包括：

根據(jù)所述每個標(biāo)簽圖像與所屬的相似圖像之間的圖像相似度，分別確定所述每個標(biāo)簽圖像與所屬的相似圖像之間的相似度均值；

根據(jù)所述每個標(biāo)簽圖像與所屬的相似圖像之間的相似度均值生成均值序列；

將所述均值序列的方差函數(shù)，確定為所述相似差異損失函數(shù)。