[发明专利]图像处理装置和方法及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理装置，所述图像处理装置包括：

获取单元，获取一个人物的多于一张的面部图像，其中所述面部图像具有不同的分辨率；

合并单元，合并分别从所述面部图像中获得的第一特征，其中用于相互合并的第一特征具有相同的特征表达；及

生成单元，基于合并得到的特征生成第二特征。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，

所述合并单元利用第一神经网络从所述面部图像中获得所述第一特征；

所述生成单元利用第二神经网络来生成所述第二特征。

3.根据权利要求2所述的图像处理装置，其中，对于任意一张面部图像，该面部图像的分辨率与所述第一神经网络中的用于从该面部图像中获得与其对应的第一特征的网络分支的层数成正相关关系。

4.根据权利要求2所述的图像处理装置，其中，对于任意一张面部图像，基于该面部图像的分辨率，从所述第一神经网络中确定用于从该面部图像中获得对应的第一特征的网络分支。

5.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，所述图像处理装置进一步包括：

识别单元，基于从所述第二特征中获得的第三特征对该人物进行面部属性识别和/或面部识别。

6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其中，所述识别单元利用第三神经网络从所述第二特征中获得所述第三特征。

7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其中，共同地更新所述第一神经网络、所述第二神经网络和所述第三神经网络。

8.根据权利要求7所述的图像处理装置，其中，通过反向传递方式来共同地更新当前第一神经网络、当前第二神经网络和当前第三神经网络。

9.根据权利要求8所述的图像处理装置，其中，所述当前第一神经网络、所述当前第二神经网络和所述当前第三神经网络通过如下方式至少共同地更新一次：

确定经由所述当前第一神经网络、所述当前第二神经网络和所述当前第三神经网络而获得的特征与样本特征之间的损失；

基于所述损失更新所述当前第二神经网络和所述当前第三神经网络中各层的参数；及

基于所述损失更新所述当前第一神经网络中各网络分支中的各层的参数。

10.根据权利要求7所述的图像处理装置，其中，

利用反向传递方式来共同地更新当前第一神经网络和当前第二神经网络；及

利用反向传递算法及更新后的第一神经网络和第二神经网络来共同地更新当前第三神经网络。

11.根据权利要求10所述的图像处理装置，其中，所述当前第一神经网络和所述当前第二神经网络通过如下方式至少共同地更新一次：

确定一图像与一真值数据之间的损失，其中该图像基于经由所述当前第一神经网络和所述当前第二神经网络而获得的特征获得；

基于所述损失更新所述当前第二神经网络中各层的参数；及

基于所述损失更新所述当前第一神经网络中各网络分支中的各层的参数。

12.根据权利要求10所述的图像处理装置，其中，所述当前第三神经网络通过如下方式至少共同地更新一次：

确定通过将预先得到的特征经由所述当前第三神经网络而获得的特征与样本特征之间的损失，其中该预先得到的特征经由所述更新后的第一神经网络和第二神经网络得到；及

基于所述损失更新所述当前第三神经网络中各层的参数。

13.一种图像处理方法，所述图像处理方法包括：

获取步骤，获取一个人物的多于一张的面部图像，其中所述面部图像具有不同的分辨率；

合并步骤，合并分别从所述面部图像中获得的第一特征，其中用于相互合并的第一特征具有相同的特征表达；及

生成步骤，基于合并得到的特征生成第二特征。