图像识别方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了图像识别方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取包含有待识别对象的待识别图像；将待识别图像发送至服务器，以及接收服务器返回的对待识别图像进行识别而得到的待识别对象对应的目标对象的标识信息以及置信度参数；当置信度参数大于置信度阈值时，将目标对象的标识信息作为识别结果；当置信度参数小于置信度阈值时，从第三方平台获取与待识别图像相关联的标注信息，以及将标注信息作为识别结果。实现了将服务器自动识别与第三方标注信息进行结合，提升识别准确率，以及利用第三方标注信息对服务器使用的机器学习识别方式对应的识别模型进行训练，提升识别模型的训练效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机领域，具体涉及图像识别领域，尤其涉及图像识别方法和装置。
技术介绍
在日常生活中，用户有时会有对拍摄的图像进行识别的需求。在已知的技术中，图像识别是通过对海量图像的特征进行分析而建立识别模型，采用识别模型对图像进行识另IJ。然而，当采用上述方式对图像进行识别时，一方面，由于在识别过程中消耗资源较大，不适用于个人用户，另一方面，仅能根据机器输出的识别结果对识别模型进行调整，当输出的识别结果出现较多错误时，会引起识别模型的调整出现偏差，进而导致识别准确率降低。
技术实现思路
本申请提供了图像识别方法和装置，用于解决上述
技术介绍
部分存在的技术问题。第一方面，本申请提供了图像识别方法，该方法包括:获取包含有待识别对象的待识别图像；将待识别图像发送至服务器，以及接收服务器返回的对待识别图像进行识别而得到的待识别对象对应的目标对象的标识信息以及置信度参数，置信度参数表征待识别对象为目标对象的概率；当置信度参数大于置信度阈值时，将目标对象的标识信息作为识别结果；当置信度参数小于置信度阈值时，从第三方平台获取与待识别图像相关联的标注信息，以及将标注信息作为识别结果。第二方面，本申请提供了图像识别方法，该方法包括:接收客户端发送的包含有待识别对象的待识别图像；对待识别图像进行识别，得到待识别对象对应的目标对象的标识信息以及置信度参数，置信度参数表征待识别对象为目标对象的概率；将目标对象的标识信息以及置信度参数发送至客户端。第三方面，本申请提供了图像识别装置，该装置包括:获取单元，配置用于获取包含有待识别对象的待识别图像；交互单元，配置用于将待识别图像发送至服务器，以及接收服务器返回的对待识别图像进行识别而得到的待识别对象对应的目标对象的标识信息以及置信度参数，置信度参数表征待识别对象为目标对象的概率；判断单元，配置用于当置信度参数大于置信度阈值时，将目标对象的标识信息作为识别结果；当置信度参数小于置信度阈值时，从第三方平台获取与待识别图像相关联的标注信息，以及将标注信息作为识别结果。第四方面，本申请提供了图像识别装置，该装置包括:接收单元，配置用于接收客户端发送的包含有待识别对象的待识别图像；识别单元，配置用于对待识别图像进行识别，得到待识别对象对应的目标对象的标识信息以及置信度参数，置信度参数表征待识别对象为目标对象的概率；发送单元，配置用于将目标对象的标识信息以及置信度参数发送至客户端。本申请提供的图像识别方法和装置，通过获取包含有待识别对象的待识别图像；将待识别图像发送至服务器，以及接收服务器返回的对待识别图像进行识别而得到的待识别对象对应的目标对象的标识信息以及置信度参数；当置信度参数大于置信度阈值时，将目标对象的标识信息作为识别结果；当置信度参数小于置信度阈值时，从第三方平台获取与待识别图像相关联的标注信息，以及将标注信息作为识别结果。实现了将服务器自动识别与第三方标注信息进行结合，提升识别准确率，以及利用第三方标注信息对服务器使用的机器学习识别方式对应的识别模型进行训练，以提升训练效果，从而进一步提升识别准确率。【附图说明】通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；图2示出了根据本申请的图像识别方法的一个实施例的流程图；图3示出了根据本申请的图像识别方法的另一个实施例的流程图；图4示出了根据本申请的图像识别装置的一个实施例的结构示意图；图5示出了根据本申请的图像识别装置的另一个实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。【具体实施方式】下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。图1示出了可以应用本申请的图像识别方法或图像识别装置的实施例的示例性系统架构100。如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供传输链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线传输链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯应用，例如图像识别类应用、SP时通信工具等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网络通信的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Aud1 Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4 (Moving PictureExperts Group Aud1 Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上的图像识别类应用提供支持的后台服务器。后台服务器可以对接收到的待识别图像等数据进行分析等处理，并将处理结果(目标对象)反馈给终端设备。需要说明的是，本申请实施例中，可以将获取待识别图像的一端称之为客户端，客户端并不特指某一类型终端，其可以为终端设备101、102、103或服务器105。应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。请参考图2，其示出了根据本申请的图像识别方法的一个实施例的流程200。需要说明的是，本申请实施例所提供的图像识别方法一般由终端设备101、102、103执行，相应地，图像识别装置一般设置于终端设备101、102、103中。该方法包括以下步骤:步骤201，获取包含有待识别对象的待识别图像。在本实施例中，可以通过摄像头采集待识别图像，摄像头可以设置于终端设备上，终端设备可以包括但不限于移动终端、可穿戴设备(例如智能眼镜)。以摄像头设置于智能眼镜上为例，可以在用户佩戴智能眼镜时，可以利用摄像头采集摄像头的视角范围内的图像作为待识别图像。在本实施例中，可以响应于输入的图像采集指令，开启摄像头进行图像采集。例如，可以通过麦克风接收用户输入的语音信息，对语音信息进行解析得到图像采集指令，触发摄像头进行图像采集。在本实施例中，待识别图像中包含待识别对象，例如，当用户进入会议现场时，可以利用其佩戴的可穿当前第1页1 2 3 4 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含有待识别对象的待识别图像；将所述待识别图像发送至服务器，以及接收所述服务器返回的对所述待识别图像进行识别而得到的所述待识别对象对应的目标对象的标识信息以及置信度参数，所述置信度参数表征所述待识别对象为所述目标对象的概率；当所述置信度参数大于置信度阈值时，将所述目标对象的标识信息作为识别结果；当所述置信度参数小于置信度阈值时，从第三方平台获取与所述待识别图像相关联的标注信息，以及将所述标注信息作为识别结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：龚龙，张彦福，顾嘉唯，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11