[發明專利]一種圖像處理方法、系統及電子設備

有效

• 申請號: 202110379338.2
• 申請日: 2021-04-08
• 公開（公告）號: CN113095211B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發明（設計）人: 李青鍵;葉雨桐
• 申請（專利權）人: 第六鏡科技（成都）有限公司
• 主分類號: G06V10/82
• 分類號: G06V10/82;G06V40/16;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084
• 代理公司: 北京欣鼎專利代理事務所(普通合伙) 11834
• 代理人: 王陽虹

本申請公開了一種圖像處理方法、系統及電子設備，涉及圖像處理技術領域。其在卷積神經網絡處理過程中，中途分流處一部分數據用來確定輸入至卷積神經網絡中的圖像的一個屬性信息，并依次提取出圖像中所包含的多個屬性信息，由此可以同時輸出一個圖像中的多個屬性信息，提升了卷積神經網絡的處理效率，同時每次提取屬性信息所需的數據均可以不同，這就使得確定其中一個屬性信息時不會受到與該屬性信息不相關的其他信息的干擾，提升了卷積神經網絡確定出的屬性信息的精度。換言之，本方案中的圖像處理系統可以同時兼顧卷積神經網絡的效率和精度。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種圖像處理方法、系統及電子設備。

背景技術

目前，人臉圖像中可以具有多種相關屬性，例如是否戴眼鏡、是否有表情、是否遮擋面部、性別、年齡等多個屬性。但當前對于人臉圖像中屬性的分類算法往往都是一個分類屬性對應一個卷積網絡模型。這就使得當需要確定人臉圖像中的多個屬性時，就需要多個卷積網絡模型進行運算，致使時間效率低下。

申請內容

本申請提出一種圖像處理方法、系統及電子設備，能夠通過一個卷積神經網絡確定出一個圖像中所包含的多個屬性信息，提升了圖像識別的效率。

本申請第一方面實施例提供了一種圖像處理系統，包括：處理器和第一卷積神經網絡；

處理器，用于將第一圖像輸入至第一卷積神經網絡的第一輸入通道；

第一卷積神經網絡包括：第一網絡和多個第二網絡，第一網絡與第一輸入通道相連，第一網絡中包括多個串行配置的第一子網絡，每個第二網絡均與一個第一子網絡相連，且第二網絡的數量小于第一子網絡的數量；

其中，第一網絡用于提取進入第一輸入通道的第一圖像的第一圖像特征；

多個第二網絡中的任一第二網絡均用于接收與任一第二網絡對應的第一子網絡輸出的目標圖像特征，以及基于目標圖像特征確定出第一圖像中所包含的一個屬性信息。

在一種可能的實現方式中，第一子網絡包括：

卷積層，用于提取目標圖像特征；

批標準化層，用于壓縮卷積層輸出的數據；

激活層，用于在批標準化層輸出的數據中加入非線性因素。

在一種可能的實現方式中，第二網絡包括：

全局平均池化層，用于對接收到的目標圖像特征進行池化；

全連接層，用于對從全局平均池化層接收到的數據進行特征空間變換；

softmax層，用于基于全連接層接收到的數據，確定出第一圖像中所包含的一個屬性信息。

本申請第二方面實施例提供了一種圖像處理方法，方法包括：

將第一圖像輸入至第一卷積神經網絡的第一輸入通道；

使用所述第一卷積神經網絡對第一圖像進行處理，確定出第一圖像中所包含的多個屬性信息；

其中，第一卷積神經網絡包括：第一網絡和多個第二網絡，第一網絡與第一輸入通道相連，第一網絡中包括多個串行配置的第一子網絡，每個第二網絡均與一個第一子網絡相連，且第二網絡的數量小于第一子網絡的數量，第一網絡用于提取進入第一輸入通道的第一圖像的第一圖像特征，多個第二網絡中的任一第二網絡均用于接收與任一第二網絡對應的第一子網絡輸出的目標圖像特征，以及基于目標圖像特征確定出第一圖像中所包含的一個屬性信息。

在一種可能的實現方式中，第一子網絡包括：

卷積層，用于提取目標圖像特征；

批標準化層，用于壓縮卷積層輸出的數據；