[发明专利]图像识别方法及装置、布控系统、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图像；

对所述待识别图像进行人脸检测，确定待识别图像为人脸图像；

采用已训练的性别分类器对所述人脸图像进行处理，确定所述人脸图像中人物的性别；

将所述人脸图像输入至已训练的人脸特征模型中，采用所述人脸特征模型中已训练的神经网络参数，前向传播得到所述人脸图像对应的人脸模板；

从布控数据库中获取与所述人脸图像中人物的性别相同的预存储人脸模板；

将得到的所述人脸图像对应的人脸模板与获取到的预存储的人脸模板进行相似度比对；

当相似度最高值超过预设阈值时，执行报警提醒操作。

2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，采用深度卷积神经网络算法训练得到所述性别分类器。

3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述采用深度卷积神经网络算法训练得到所述性别分类器，包括：

接收输入的人脸图像样本；

对所述人脸图像样本进行归一化处理，得到预设尺寸的人脸图像集；

将得到的预设尺寸的人脸图像集依次经过预设数目的卷积层及全连接层进行处理，训练得到所述性别分类器。

4.根据权利要求3所述的图像识别方法，其特征在于，所述将得到的预设尺寸的人脸图像集依次经过预设数目的卷积层及全连接层进行处理，训练得到所述性别分类器，包括：

将预设尺寸的人脸图像集中的各图像分别输入至卷基层1，并依次经过预设层数的卷基层、预设层数的全连接层之后，训练得到所述性别分类器；

其中：

各卷基层中分别设有预设数量的滤波器，分别采用对应的激活函数，及设定的滑动步长；

各全连接层中分别设有预设数目的神经元。

5.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述采用已训练的性别分类器对所述人脸图像进行处理，确定所述人脸图像中人物的性别，包括：

当对待识别图像进行人脸检测，确定所述待识别图像中存在多个人物时，对各人物的人脸位置进行定位；

根据各人物的人脸位置的定位结果，对所述待识别图像进行归一化处理，分别得到各人物对应的预设尺寸的人脸图像；

采用已训练的性别分类器分别对各人物分别对应的预设尺寸的人脸图像进行处理，确定各预设尺寸的人脸图像中的人物的性别。

6.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述布控数据库中预存储人脸模板对应的性别，采用以下至少一种方式得到：

根据预存储人脸模板对应的身份证号码得到性别；

接收用户输入的预存储人脸模板的性别；

采用所述已训练的性别分类器对预存储人脸模板进行处理，并确定所述预存储人脸模板的性别。

7.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述布控数据库中预存储人脸模板采用如下方式得到：

对接收到的人脸图像进行归一化处理得到所述预设尺寸的人脸图像；

将处理得到的所述预设尺寸的人脸图像输入至已训练的人脸特征模型中，采用所述人脸特征模型中已训练的神经网络参数，前向传播得到对应的人脸模板。

8.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述当相似度最高值超过预设阈值时，执行报警提醒操作，包括以下至少一种：

当相似度最高值超过预设阈值时，通过文字提醒方式执行报警操作；

当相似度最高值超过预设阈值时，通过声音提醒方式执行报警操作；

当相似度最高值超过预设阈值时，保存对应的待识别图像，标定出相似度超过预设阈值的人脸模板在待识别图像中对应的人物并输出显示。

9.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述神经网络参数包括以下至少一种：

各卷基层权重、各全连接层权重、偏置。