[发明专利]一种目标识别的方法和系统

权利要求书

1.一种目标识别方法，所述方法包括：

获取多幅目标图像，所述多幅目标图像的拍摄时间与照射到目标对象的光照序列中多个光照的照射时间具有对应关系，所述多个光照有多个颜色，所述多个颜色包括至少一个基准颜色和至少一个验证颜色，所述至少一个验证颜色中的每一个基于所述至少一个基准颜色中的至少一部分颜色确定；以及

基于所述光照序列和所述多幅目标图像，确定所述多幅目标图像的真实性。

2.根据权利要求1所述的方法，所述多幅目标图像包括至少一幅验证图像和至少一幅基准图像，所述至少一幅验证图像中的每一幅与所述至少一个验证颜色中的一个对应，所述至少一幅基准图像中的每一幅与所述至少一个多个基准颜色中的一个对应，

所述基于所述光照序列和所述多幅目标图像，确定所述多幅目标图像的真实性包括：

对于所述至少一幅验证图像中的每一幅，基于所述至少一幅基准图像和所述验证图像，确定所述验证图像被拍摄时光照的颜色；以及

基于所述光照序列和所述至少一幅验证图像被拍摄时光照的颜色，确定所述多幅目标图像的真实性。

3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述至少一幅基准图像和所述验证图像，确定所述验证图像被拍摄时光照的颜色包括：

基于颜色验证模型处理所述至少一幅基准图像和所述验证图像，确定所述验证图像被拍摄时光照的颜色，所述颜色验证模型为预置参数的机器学习模型。

4.根据权利要求3所述的方法，所述颜色验证模型包括基准颜色特征提取层、验证颜色特征提取层和颜色分类层，

所述基准颜色特征提取层对所述至少一幅基准图像进行处理，确定所述至少一幅基准图像的基准颜色特征；

所述验证颜色特征提取层对所述验证图像进行处理，确定所述验证图像的验证颜色特征；

所述颜色分类层对所述至少一幅基准图像的基准颜色特征和所述验证图像的验证颜色特征进行处理，确定所述验证图像被拍摄时光照的颜色。

5.根据权利要求4所述的方法，所述颜色验证模型的所述预置参数通过端到端训练方式获得。

6.根据权利要求3所述的方法，所述颜色验证模型的预置参数通过训练过程生成，所述训练过程包括：

获取多个训练样本，所述多个训练样本中的每一个包括至少一幅样本基准图像、至少一幅样本验证图像和样本标签，所述样本标签表示所述至少一幅样本验证图像中每一幅被拍摄时光照的颜色，所述至少一个基准颜色与所述至少一幅样本基准图像被拍摄时光照的颜色相同；以及

基于所述多个训练样本训练初始颜色验证模型，确定所述颜色验证模型的所述预置参数。

7.根据权利要求1所述的方法，所述多幅目标图像包括至少一幅验证图像和至少一幅基准图像，所述至少一幅验证图像中的每一幅与所述至少一个验证颜色中的一个对应，所述多至少一幅基准图像中的每一幅与所述至少一个多个基准颜色中的一个对应，

所述基于所述光照序列和所述多幅目标图像，确定所述多幅目标图像的真实性包括：

提取所述至少一幅验证图像的验证颜色特征和所述至少一幅基准图像的基准颜色特征；

对所述至少一幅验证图像中的每一幅，基于所述光照序列和所述基准颜色特征，生成所述验证图像对应的验证颜色的目标颜色特征；以及

基于所述至少一幅验证图像中每一幅的所述目标颜色特征和所述验证颜色特征，确定所述多幅目标图像的真实性。

8.一种目标识别系统，所述系统包括：

获取模块，用于获取多幅目标图像，所述多幅目标图像的拍摄时间与照射到目标对象的光照序列中多个光照的照射时间具有对应关系，所述多个光照有多个颜色，所述多个颜色包括至少一个基准颜色和至少一个验证颜色，所述至少一个验证颜色中的每一个基于所述至少一个基准颜色中的至少一部分颜色确定；以及

验证模块，用于基于所述光照序列和所述多幅目标图像，确定所述多幅目标图像的真实性。