[发明专利]一种对形变图像的目标识别方法及装置

权利要求书

1.一种对形变图像的目标识别方法，其特征在于，包括：

将待识别图像输入预设定位网络，获取所述待识别图像的多个定位参数，所述定位网络包括预设个卷积层，所述多个定位参数是所述待识别图像卷积后得到的特征图中的图像特征回归后得到的；

根据所述多个定位参数，对所述待识别图像进行空间变换，得到校正后的待识别图像；

将所述校正后的待识别图像输入预设识别网络，获取所述待识别图像的目标分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待识别图像输入预设定位网络，获取所述待识别图像的多个定位参数，包括：

利用所述预设个卷积层对所述待识别图像提取图像特征，获得含有图像特征的待识别图像的特征图；

利用预设定位网络中的全连接层，对所述待识别图像的特征图中的图像特征进行回归处理，获取所述待识别图像的多个定位参数，所述定位参数为，待识别图像中，与校正后的待识别图像中预设数量个基准点的图像特征匹配的像素点的坐标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个定位参数，对所述待识别图像进行空间变换，得到校正后的待识别图像，包括：

根据预设数量个基准点对应的定位参数、预设数量个基准点在校正后的待识别图像中的坐标，获取基准点在待识别图像和校正后的待识别图像之间的空间变换关系；

根据所述空间变换关系，获得待识别图像中所有像素点对应在校正后的待识别图像中的坐标，获得校正后的待识别图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设数量个基准点对应的定位参数、预设数量个基准点在校正后的待识别图像中的坐标，获取基准点在待识别图像和校正后的待识别图像之间的空间变换关系，包括：

根据预设数量个基准点对应的定位参数、预设数量个基准点在校正后的待识别图像中的坐标，获得将基准点在待识别图像中的坐标变换为基准点在校正后的待识别图像中的坐标的预设变换算法所需要的变换参数，所述预设变换算法包括仿射变换算法、透视变换算法、薄板样条变换算法之一；

所述根据所述空间变换关系，获得待识别图像中所有像素点对应在校正后的待识别图像中的坐标，获得校正后的待识别图像，包括：

根据所述预设变换算法所需要的变换参数，利用所述预设变换算法，计算待识别图像中所有像素点在待识别图像中的坐标，获得待识别图像中所有像素点对应在校正后的待识别图像中的坐标，获得校正后的待识别图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述校正后的待识别图像输入预设识别网络，获取所述待识别图像的目标分类结果，包括：

利用所述预设识别网络中的卷积层，对所述校正后的待识别图像提取图像特征，获得含有图像特征的校正后的待识别图像的特征图；

利用所述预设识别网络中的全连接层，对所述校正后的待识别图像的特征图中的图像特征进行分类处理，获取待识别图像的目标分类结果。

6.一种对形变图像的目标识别装置，其特征在于，包括：

定位模块，用于将待识别图像输入预设定位网络，获取所述待识别图像的多个定位参数，所述定位网络包括预设个卷积层，所述多个定位参数是所述待识别图像卷积后得到的特征图中的图像特征回归后得到的；

空间变换模块，用于根据所述多个定位参数，对所述待识别图像进行空间变换，得到校正后的待识别图像；

识别模块，用于将所述校正后的待识别图像输入预设识别网络，获取所述待识别图像的目标分类结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述定位模块，包括：

特征图获取子模块，用于利用所述预设个卷积层对所述待识别图像提取图像特征，获得含有图像特征的待识别图像的特征图；

定位子模块，用于利用预设定位网络中的全连接层，对所述待识别图像的特征图中的图像特征进行回归处理，获取所述待识别图像的多个定位参数，所述定位参数为，待识别图像中，与校正后的待识别图像中预设数量个基准点的图像特征匹配的像素点的坐标。