[发明专利]图像处理方法、装置及智能终端在审
申请号: | 202111189978.3 | 申请日: | 2021-10-12 |
公开(公告)号: | CN115966030A | 公开(公告)日: | 2023-04-14 |
发明(设计)人: | 尹邦杰;李泽鑫;姚太平;吴双;孟嘉;丁守鸿;李季檩 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06V40/40 | 分类号: | G06V40/40;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 熊永强;杜维 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 处理 方法 装置 智能 终端 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待检测对象的目标图像,以及所述待检测对象的目标视频;
调用图像处理模型的特征提取网络对所述目标图像进行语义特征提取处理,得到所述目标图像的图像特征,以及调用所述特征提取网络对视频帧序列进行时序特征提取处理,得到所述目标视频的视频特征;所述视频帧序列是对所述目标视频划分后生成的;
将所述图像特征和所述视频特征分别进行线性变换,将线性变换后的图像特征和线性变换后的视频特征叠加目标特征;
调用所述图像处理模型的特征分类网络对所述目标特征进行特征分类处理,得到所述待检测对象的活体检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征提取网络包括图像特征提取网络,所述图像特征提取网络包括卷积层、池化层和全连接层;
所述调用图像处理模型的特征提取网络对所述目标图像进行语义特征提取处理,得到所述目标图像的图像特征,包括:
调用所述卷积层对所述目标图像进行卷积处理,得到卷积特征;
调用所述池化层对所述卷积特征进行池化处理,得到池化特征;
调用所述全连接层对所述池化特征进行全连接处理,得到所述目标图像的图像特征。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述特征提取网络还包括视频特征提取网络,所述视频特征提取网络包括深度特征网络和长短期记忆网络,所述视频帧序列包括N个视频帧,N是正整数;
所述调用所述特征提取网络对视频帧序列进行时序特征提取处理,得到所述目标视频的视频特征,包括:
调用所述深度特征网络提取每个视频帧的视频帧特征;
调用所述长短期记忆网络对N个视频帧特征进行时序特征提取处理,得到所述目标视频的视频特征。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述长短期记忆网络包括第一记忆网络和第二记忆网络,所述N个视频帧特征包括第一视频帧特征和第二视频帧特征;
所述调用所述长短期记忆网络对N个视频帧特征进行时序特征提取处理,得到所述目标视频的视频特征,包括:
调用所述第一记忆网络对初始隐藏特征和所述第一视频帧特征进行编码,得到第一隐藏特征;
调用所述第二记忆网络对所述第一隐藏特征和所述第二视频帧特征进行编码,得到目标视频的视频特征。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待检测对象的目标图像,包括:
获取原始图像,对所述原始图像进行目标检测,得到所述原始图像的目标区域;
根据所述目标区域对所述原始图像进行裁剪操作,得到裁剪图像,按照目标尺寸,对所述裁剪图像进行缩放处理,得到目标图像。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取目标区域的尺寸,以及获取原始图像的尺寸;
若目标区域的尺寸与原始图像的尺寸之间的比例小于比例阈值,则执行根据所述目标区域对所述原始图像进行裁剪操作,得到裁剪图像的步骤;
若目标区域的尺寸与原始图像的尺寸之间的比例大于或等于比例阈值,则按照目标尺寸,对所述原始图像进行缩放处理,得到目标图像。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,当原始图像为人脸图像时,所述对所述原始图像进行目标检测,得到所述原始图像的目标区域,包括:
对所述原始图像进行人脸配准处理,得到人脸特征点坐标集合;
根据所述人脸特征点坐标集合确定所述原始图像的目标区域。
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