[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质有效

专利信息
申请号: 201910919121.9 申请日: 2019-09-26
公开(公告)号: CN110688951B 公开(公告)日: 2022-05-31
发明(设计)人: 杨凯;徐子豪;费敬敬;吴立威 申请(专利权)人: 上海商汤智能科技有限公司
主分类号: G06V40/18 分类号: G06V40/18;G06V10/26
代理公司: 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 代理人: 刘新宇
地址: 200233 上海市徐*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图像 处理 方法 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:

获取虹膜图像组,所述虹膜图像组包括待比对的至少两个虹膜图像;

检测所述虹膜图像中的虹膜位置,以及所述虹膜图像中虹膜区域的分割结果;

对所述虹膜位置对应的图像区域执行多尺度特征提取和多尺度特征融合处理,得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图;

利用所述至少两个虹膜图像分别对应的所述分割结果和所述虹膜特征图,执行比对处理,基于所述比对处理得到的比对结果确定所述至少两个虹膜图像是否对应于同一对象;

所述对所述虹膜位置对应的图像区域执行多尺度特征提取和多尺度特征融合处理,得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图,包括:

对所述虹膜图像中所述虹膜位置对应的图像区域执行所述多尺度特征提取处理,得到多个尺度的特征图;

利用所述多个尺度的特征图,形成至少一个特征分组,所述特征分组包括所述多个尺度特征图中至少两个尺度的特征图;

基于注意力机制,对所述特征分组中的特征图执行所述多尺度特征融合处理,得到所述特征分组对应的分组特征图;

基于所述特征分组对应的分组特征图得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图;

所述基于注意力机制,对所述特征分组中的特征图执行所述多尺度特征融合处理,得到所述特征分组对应的分组特征图,包括:

对所述特征分组中的所述至少两个尺度的特征图的连接特征图执行第一卷积处理,得到第一子特征图;

对所述第一子特征图执行第二卷积处理以及激活函数处理,得到第二子特征图,所述第二子特征图表示所述第一子特征图对应的注意力系数;

将所述第一子特征图和所述第二子特征图的乘积结果与所述第一子特征图相加,得到第三子特征图;

对所述第三子特征图执行第三卷积处理,得到所述特征分组对应的分组特征图。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述特征分组对应的分组特征图得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图,包括:

对每个所述分组特征对应的所述分组特征图执行加权和处理,得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分割结果包括所述虹膜图像中虹膜区域对应的掩码图,所述掩码图中的第一标识表示所述虹膜区域,所述掩码图中的第二标识表示所述虹膜区域以外的位置区域。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测所述虹膜图像中的虹膜位置,以及所述虹膜图像中虹膜区域的分割结果,包括:

对所述虹膜图像执行目标检测处理,确定所述虹膜图像的虹膜位置以及瞳孔位置;

基于确定的所述虹膜位置和所述瞳孔位置,对所述虹膜图像执行分割处理,得到所述虹膜图像中虹膜区域的分割结果。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测所述虹膜图像中的虹膜位置,以及所述虹膜图像中虹膜区域的分割结果,还包括:

分别对所述虹膜图像的所述虹膜位置对应的图像区域和所述分割结果执行归一化处理;

所述对所述虹膜位置对应的图像区域执行所述多尺度特征提取和所述多尺度特征融合处理,得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图,还包括:

对归一化处理后的所述虹膜位置对应的图像区域执行所述多尺度特征提取和所述多尺度特征融合处理,得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用所述至少两个虹膜图像分别对应的所述分割结果和所述虹膜特征图,执行比对处理,包括:

利用所述至少两个虹膜图像分别对应的所述分割结果,确定所述至少两个虹膜图像中同为虹膜区域的第一位置;

分别确定所述至少两个虹膜图像的虹膜特征图中与所述第一位置对应的第四子特征图;

根据所述至少两个虹膜图像分别对应的所述第四子特征图之间的关联度,对所述至少两个虹膜图像执行比对处理。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海商汤智能科技有限公司,未经上海商汤智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910919121.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top