[发明专利]一种图像处理方法、装置及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置及存储介质，方法包括：接收待识别图像，并通过图像处理模型的第一特征模型提取所述待识别图像所承载对象的第一图像特征；将所述第一图像特征进行特征映射得到第二图像特征，所述第二图像特征的特征维度多于所述第一图像特征的特征维度；接收参考图像，通过所述图像处理模型的第二特征模型提取所述参考图像所承载对象的第三图像特征，所述参考图像的分辨率高于所述待识别图像的分辨率；通过所述图像处理模型的分类模型，基于接收的所述第二图像特征和所述第三图像特征进行分类处理，以确定所述待识别图像所承载对象与所述参考图像所承载对象之间的相似度。

技术领域

本发明涉及计算机领域中的图像技术，尤其涉及一种图像处理方法、装置及存储介质。

背景技术

随着电子技术以及互联网特别是移动互联网的快速发展，图像识别技术在一些实际场景中得到更多的应用。以图像为人脸为例，随着人脸识别需求的扩大，将人脸识别算法推广到更多的应用场景，比如监控场景是未来的主要方向。

目前，在监控场景如针对人脸打卡闸机的场景下，由于监控设备的摄像头分辨率不足或者人脸的角度转移等因素，导致识别到的监控区域内的人脸分辨率较低。

现存的主流训练数据库大多是利用爬虫技术，对互联网上现存的人脸图片数据进行爬取获得，而针对低分辨率人脸而言，现有数据库不足以包括足够多的训练样本，且针对性爬取类似图片具有较大的技术难度和高昂的人力费用，使得无法准确的对低分辨率的人脸进行识别。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理方法、装置及存储介质，能够有效提升对低分辨率的待识别图像进行识别的准确率。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：

接收待识别图像，并通过图像处理模型的第一特征模型提取所述待识别图像所承载对象的第一图像特征；

将所述第一图像特征进行特征映射得到第二图像特征，所述第二图像特征的特征维度多于所述第一图像特征的特征维度；

接收参考图像，通过所述图像处理模型的第二特征模型提取所述参考图像所承载对象的第三图像特征，所述参考图像的分辨率高于所述待识别图像的分辨率；

通过所述图像处理模型的分类模型，基于接收的所述第二图像特征和所述第三图像特征进行分类处理，以确定所述待识别图像所承载对象与所述参考图像所承载对象之间的相似度。

第二方面，本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：

接收待识别图像，并提取所述待识别图像中待验证对象的第一图像特征；

将所述第一图像特征进行特征映射得到第二图像特征，所述第二图像特征的特征维度多于所述第一图像特征的特征维度；

基于所述第二图像特征和参考图像中参考对象的第三图像特征，确定所述待验证对象与所述参考对象之间的相似度；

基于所述相似度输出识别结果，所述识别结果表示是否存在所述待验证对象的参考图像。

上述方案中，所述将所述第一图像特征进行特征映射得到第二图像特征，包括：

将所述第一图像特征的各个维度的向量，向所述第三图像特征的各个维度的向量进行非线性映射，将通过映射得到的向量组合作为所述第二图像特征。

上述方案中，所述将所述第一图像特征进行特征映射得到第二图像特征，包括：

接收通过图像处理模型的第一特征模型的输出层输出的所述第一图像特征；

将所述输出层输出的所述第一图像特征进行特征映射，得到所述第二图像特征。