[发明专利]图像确定模型的训练方法、图像确定的方法、装置和设备

说明书

本发明实施例公开了一种图像确定模型的训练方法、图像确定的方法、装置和设备。通过首先获取用于描述图像特征的文本信息；之后基于预设的神经网络与文本信息，生成与图像特征对应的第一图像；最后根据第一图像和预设的图像数据库中的图像对神经网络进行训练，得到图像确定模型，以用于根据用于描述图像特征的文本信息确定与该图像特征对应的第二图像。解决了现有的技术方案中，无法根据自然语言的描述准确确定与该描述对应的图像的问题，提高了跨模态行人重识别的识别准确率。

技术领域

本发明涉及机器学习领域，尤其涉及一种图像确定模型的训练方法、图像确定的方法、装置和设备。

背景技术

近年来，随着智能城市的建设，世界各地的城市都安装了大量且多种多样的监控摄像头，由此产生了很多宝贵的监控视频数据。

应警方等机构可以快速获得嫌疑人线索或发现失踪儿童和老人等期望，根据监控视频数据进行行人重识别技术备受瞩目。

在实际的应用场景中，对嫌疑人或者失踪人口的描述往往是口头的，即使用自然语言的方式进行描述来确定图像，由此根据自然语言来确定图像的跨模态行人重识别开始出现。

但是，目前的技术方案在通过自然语言的描述生成图像的过程中，因为语言状态与图像状态之间，跨模态语义差异过大，往往无法根据自然语言的描述准确确定与该描述对应的图像。

因此，现有的技术方案中，存在无法根据自然语言的描述准确确定与该描述对应的图像的问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像确定模型的训练方法、确定的方法、装置、设备及存储介质，解决了现有的技术方案中，无法根据自然语言的描述准确确定与该描述对应的图像的问题，提高了跨模态行人重识别的识别准确率。

为了解决上述技术问题，本发明：

第一方面，提供了一种图像确定模型的训练方法，该方法包括：

获取用于描述图像特征的文本信息；

基于预设的神经网络与文本信息，生成与图像特征对应的第一图像；

根据第一图像和预设的图像数据库中的图像对神经网络进行训练，得到图像确定模型。

第二方面，提供了一种图像确定的方法，该方法包括：

获取用于描述图像特征的文本信息；

根据预设的图像数据库、图像确定模型和文本信息，得到图像数据库中与图像特征对应的第二图像，其中，图像确定模型是基于第一方面的图像确定模型的训练方法得到的。

第三方面，提供了一种图像确定模型的训练装置，该装置包括：

获取模块，用于获取用于描述图像特征的文本信息；

处理模块，用于基于预设的神经网络与文本信息，生成与图像特征对应的第一图像；

处理模块，还用于根据第一图像和预设的图像数据库中的图像对神经网络进行训练，得到图像确定模型。

第四方面，提供了一种图像确定的装置，该装置包括：

获取模块，用于获取用于描述图像特征的文本信息；

处理模块，用于根据预设的图像数据库、图像确定模型和文本信息，得到图像数据库中与图像特征对应的第二图像，其中，图像确定模型是基于第一方面的图像确定模型的训练方法得到的。

第五方面，提供了一种电子设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

处理器执行计算机程序指令时实现第一方面的图像确定模型的训练方法，或者，实现第二方面的图像确定的方法。