[发明专利]神经网络训练方法及装置以及识别方法及装置

说明书

本公开涉及一种神经网络训练方法及装置以及识别方法及装置，所述方法包括：对第一样本图像进行预处理，获得第二样本图像；对第二样本图像进行筛选，获得待处理图像；对待处理图像的至少部分区域进行遮挡处理，获得第三样本图像；通过第三样本图像和所述第二样本图像训练神经网络。根据本公开的实施例的神经网络训练方法，可筛选出待处理图像进行遮挡处理，并通过遮挡处理后的第三样本图像与未遮挡的第二样本图像训练神经网络，使神经网络的注意力机制集中于未遮挡的部分，提高识别处理的鲁棒性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种神经网络训练方法及装置以及识别方法及装置。

背景技术

在相关技术中，在图像识别处理的过程中，常因为图像中的目标对象的一部分被遮挡(例如，被墨镜遮挡眼睛、被口罩遮挡口鼻或被帽子遮挡额头等)，而造成图像中的特征不完整，使得识别处理的性能显著下降，识别效果较差。

发明内容

本公开提出了一种神经网络训练方法及装置以及识别方法及装置。

根据本公开的一方面，提供了一种神经网络训练方法，包括：

分别对多个第一样本图像进行预处理，获得多个第二样本图像；

对第二样本图像进行筛选，获得多个待处理图像，其中，所述待处理图像的数量少于所述第二样本图像的数量；

对所述待处理图像的至少部分区域进行遮挡处理，获得第三样本图像，其中，所述第三样本图像中的至少部分区域被遮挡；

通过所述第三样本图像和所述第二样本图像训练神经网络。

根据本公开的实施例的神经网络训练方法，可筛选出待处理图像进行遮挡处理，并通过遮挡处理后的第三样本图像与未遮挡的第二样本图像训练神经网络，使神经网络的注意力机制集中于未遮挡的部分，从而提高识别处理的鲁棒性。

在一种可能的实现方式中，对所述待处理图像的至少部分区域进行遮挡处理，获得第三样本图像，包括：

确定所述待处理图像中的待遮挡区域；

对所述待遮挡区域中的像素点的RGB值进行调整，获得所述第三样本图像。

在一种可能的实现方式中，所述待遮挡区域包括第一区域，

其中，确定所述待处理图像中的待遮挡区域，包括：

对所述待处理图像进行筛选，获得多个第一待处理图像，其中，所述第一待处理图像的数量与所述待处理图像的数量之比为第二预定比例；

将所述第一待处理图像的待遮挡区域确定为第一区域，其中，所述第一区域为以一个或多个第二关键点为圆心，随机半径的圆形区域，所述第二关键点为将所述第一待处理图像中的关键点。

通过这种方式，可选择任意比例的第二样本图像进行第一区域的遮挡，使遮挡第一区域的样本图像比例可控。

在一种可能的实现方式中，所述待遮挡区域包括第二区域，

其中，确定所述待处理图像中的待遮挡区域，包括：

对所述待处理图像进行筛选，获得多个第二待处理图像，其中，所述第二待处理图像的数量与所述待处理图像的数量之比为第三预定比例；

将所述第二待处理图像的待遮挡区域确定为第二区域，其中，所述第二区域为位于所述第二待处理图像的上半部分中且具有随机尺寸的矩形区域。

通过这种方式，可选择任意比例的第二样本图像进行第二区域的遮挡，使遮挡第二区域的样本图像比例可控。

在一种可能的实现方式中，所述待遮挡区域包括第三区域，

其中，确定所述待处理图像中的待遮挡区域，包括：