[发明专利]一种图像处理方法及装置

说明书

本申请实施例提供一种图像处理方法及装置，涉及图像处理技术领域，能够解决无法准确的模拟出预设特征的变化的问题。该方法包括：获取N个训练图像；其中，N个训练图像具有同一类型对象的身份外貌特征，且N个训练图像在预设特征上存在差别，预设特征影响身份外貌特征的识别；N为大于1的正整数；通过初始生成网络将N个训练图像中的第i训练图像的预设特征的形态变更为其他训练图像的预设特征的形态，i取遍不大于N的所有正整数；调整初始生成网络和初始判别网络，使得调整后的生成网络输出的变更后的第i训练图像被调整后的判别网络识别出身份外貌特征。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

随着计算机视觉技术的发展，人脸识别在家庭娱乐、安防系统、视频监控等领域得到广泛应用。

在人脸识别的场景中，对于同一个人而言，不同的人脸图像在预设特征(如姿态、光照、人脸特征、配饰等)上存在差异。现有技术中，终端可利用开发人员基于先验知识与设定特征所建立的先验模型模拟出人脸图像中某一预设特征的变化。但是，先验知识仅仅是先于经验的知识，这样，终端根据先验模型模拟人脸图像中某一预设特征的变化时，有可能无法准确的模拟出该预设特征的变化。

发明内容

本申请实施例提供一种图像处理方法及装置，能够解决无法准确的模拟出预设特征的变化的问题。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，提供一种图像处理方法，终端获取到在预设特征上存在差别、具有同一类型对象的身份外貌特征的N(N为大于1的正整数)个训练图像后，通过初始生成网络将该N个训练图像中的第i(i取遍不大于N的正整数)训练图像的预设特征的形态变更为其他训练图像的预设特征的形态，之后，终端调整初试生成网络和初试判别网络，使得调整后的生成网络输出的变更后的第i训练图像被调整后的判别网络识别出身份外貌特征。

变更后的第i训练图像被调整后的判别网络识别出身份外貌特征意味着调整后的判别网络无法区分出变更后的第i训练图像是调整后的生成网络输出的图像还是真实图像，由于i取遍不大于N的正整数，因此，对于N个训练图像中的每个训练图像而言，调整后的判别网络均可识别出身份外貌特征。这样，本申请实施例中的终端可利用调整后的生成网络和调整后的判别网络处理其他与N个训练图像具有同一类型对象的身份外貌特征的图像，且可有效的模拟出预设特征的变化。

可选的，在本申请的一种可能的实现方式中，上述“终端通过初始生成网络将所述N个训练图像中的第i训练图像的预设特征的形态变更为其他训练图像的预设特征的形态”的方法为：终端确定第i训练图像的高层特征，并为第i训练图像配置第i控制信号，该第i控制信号用于指示将第i训练图像的预设特征的形态变更为其他训练图像的预设特征的形态；然后，该终端将第i训练图像的高层特征和第i控制信号输入到初始生成网络，生成至少一个变更了预设特征的形态的第i训练图像。

由于N为大于1的正整数，因此，上述其他训练图像的数量为N-1。对于其他训练图像中的每一训练图像而言，第i控制信号用于指示将第i训练图像的预设特征的形态变更为该训练图像的预设特征的形态。相应的，对于每个其他训练图像而言，第i控制信号不同。因此，终端将第i训练图像的高层特征和第i控制信号输入到初始生成网络后，可生成至少一个变更了预设特征的形态的第i训练图像。

可选的，终端可通过编码器确定第i训练图像的高层特征，该编码器的结构不作任何限定。

由于i取遍不大于N的正整数，因此，对于N个训练图像中的每个训练图像而言，终端均可生成至少一个变更了预设特征的训练图像。