[发明专利]图像识别方法、图像识别模型的训练方法以及相关装置

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

将待识别图像划分为第一区域、第二区域以及第三区域；

提取所述第一区域的纹理特征、所述第二区域的高维特征、所述第三区域的频域特征；

对所述纹理特征、所述高维特征以及所述频域特征进行融合，基于融合结果得到所述待识别图像的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述第一区域的纹理特征、所述第二区域的高维特征、所述第三区域的频域特征的步骤，包括：

对所述待识别图像进行处理，以得到所述待识别图像的纹理图以及频谱图；

基于所述纹理图对所述第一区域进行特征提取，以得到所述纹理特征，基于所述频谱图对所述第三区域进行特征提取，以得到所述频域特征，对所述第二区域进行特征提取，以得到所述高维特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待识别图像划分为第一区域、第二区域以及第三区域的步骤，包括：

获取所述待识别图像对应的类别激活热力图；

基于所述类别激活热力图将所述待识别图像划分为所述第一区域、所述第二区域以及所述第三区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述类别激活热力图将所述待识别图像划分为所述第一区域、所述第二区域以及所述第三区域的步骤，包括：

基于所述类别激活热力图中像素点的强度确定关键区域；

基于预设规则对所述关键区域进行划分，以得到所述第一区域、所述第二区域、所述第三区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一区域至少包括所述待识别图像中目标的嘴巴区域以及鼻子区域；

所述第二区域至少包括所述目标的眼睛区域；

所述第三区域至少包括所述目标的脸部区域。

6.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述对所述纹理特征、所述高维特征以及所述频域特征进行融合，基于融合结果得到所述待识别图像的识别结果的步骤，包括：

将所述纹理特征、所述高维特征以及所述频域特征进行融合，以得到融合结果；

基于所述融合结果获取所述待识别图像的活体置信度，响应于所述活体置信度大于置信度阈值，所述待识别图像的识别结果为活体图像。

7.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，获取待识别图像，包括：

对待处理图像进行质量检测，去除质量分数小于阈值的所述待处理图像，将剩余的所述待处理图像作为所述待识别图像。

8.一种图像识别装置，其特征在于，包括：

区域划分模块，用于将待识别图像划分为第一区域、第二区域以及第三区域；

特征提取模块，用于提取所述第一区域的纹理特征、所述第二区域的高维特征、所述第三区域的频域特征；

识别模块，用于对所述纹理特征、所述高维特征以及所述频域特征进行融合，基于融合结果得到所述待识别图像的识别结果。

9.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，所述图像识别模型用于实现上述权利要求1～7任一项所述的图像识别方法；所述训练方法包括：

利用初始模型将训练样本集中的每一样本图像划分为第一区域、第二区域以及第三区域；

提取所述第一区域的纹理特征、所述第二区域的高维特征、所述第三区域的频域特征；

利用所述纹理特征、所述高维特征以及所述频域特征对所述初始模型进行训练，进而得到所述图像识别模型。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，提取所述第一区域的纹理特征、所述第二区域的高维特征、所述第三区域的频域特征的步骤，包括：

对所述样本图像进行处理，以得到所述样本图像的纹理图以及频谱图；

基于所述纹理图对所述第一区域进行特征提取，以得到所述纹理特征，基于所述频谱图对所述第三区域进行特征提取，以得到所述频域特征，对所述第二区域进行特征提取，以得到所述高维特征。