图像识别方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种图像识别方法及装置、电子设备、存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：通过第一采集设备获取第一类图像，所述第一采集设备包括近红外照相机；提取所述第一类图像的第一图像特征；将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离；根据所述特征距离与预设阈值，确定识别结果。本公开能够提高图像识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法及装置、电子设备、存储介质
本公开涉及图像处理
，具体而言，涉及一种图像识别方法、图像识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
人脸识别技术已经在安保、金融、交通等诸多领域得到广泛应用。但是在背光或者是照明条件不佳等场景中，使用基于可见光光谱成像的照相机获取的图像质量较差，无法看清人脸，不适合人脸比对识别。为了解决上述问题，相关技术中大多采用近红外成像技术获取清晰的近红外图像，并将近红外图像转换为可见光图像进行人脸识别；除此之外，还可以通过特征融合的方式进行人脸识别。但是，这些方法对提升人脸识别准确率作用有限，并且将近红外图像转换为可见光图像进行识别的方式，操作较为繁琐，从而导致图像识别效率低；将近红外图像转换为可见光图像进行识别的方式和通过特征融合进行人脸识别的方式的识别准确率较低，从而导致识别效果较差。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种图像识别方法及装置、电子设备、存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的图像识别准确率低的问题。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开的一个方面，提供一种图像识别方法，包括：通过第一采集设备获取第一类图像，所述第一采集设备包括近红外照相机；提取所述第一类图像的第一图像特征；将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离；根据所述特征距离与预设阈值，确定识别结果。在本公开的一种示例性实施例中，将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离包括：将所述第一图像特征以及所述第二图像特征输入识别模型，以获取所述特征距离。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：通过深度学习算法建立所述识别模型。在本公开的一种示例性实施例中，通过深度学习算法建立所述识别模型包括：依次根据第一参数、第二参数以及第三参数对应的所述第一类图像和所述第二类图像对预设模型进行训练，以得到识别模型。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：通过第一图像特征以及第二图像特征计算图像识别性能指标，以确定所述识别模型。在本公开的一种示例性实施例中，所述图像识别性能指标的计算公式包括：其中，L为图像识别性能指标，为同一对象的第一图像特征与第二图像特征之间的距离，为不同对象的第一图像特征与第二图像特征之间的距离，m为距离超参数。在本公开的一种示例性实施例中，所述识别模型包括第一特征提取器、第二特征提取器以及特征对比器。在本公开的一种示例性实施例中，提取所述第一类图像的第一图像特征包括：将所述第一类图像输入第一特征提取器，得到初始图像特征；将所述初始图像特征输入特征转换器，得到所述第一图像特征。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：获取通过第二采集设备采集的第二类图像，所述第二采集设备包括可见光照相机；通过将所述第二类图像输入所述第二特征提取器，提取所述第二图像特征。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：根据所述特征距离获取受试者工作特征曲线；通过所述受试者工作特征曲线确定所述预设阈值。在本公开的一种示例性实施例中，根据所述特征距离与预设阈值，确定识别结果包括：如果所述特征距离的最小值不大于所述预设阈值，则确定识别成功；如果所述特征距离的最小值大于所述预设阈值，则确定识别失败。根据本公开的一个方面，提供一种图像识别装置，包括：图像获取模块，用于通过第一采集设备获取第一类图像，所述第一采集设备包括近红外照相机；特征提取模块，用于提取所述第一类图像的第一图像特征；距离计算模块，用于将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离；结果确定模块，用于根据所述特征距离与预设阈值，确定识别结果。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的图像识别方法。根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的图像识别方法。本公开示例性实施例中提供的一种图像识别方法、图像识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质中，通过将第一类图像的第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，根据获取的特征距离与预设阈值确定识别结果。一方面，通过将第一图像特征与第二图像特征进行特征比较得到的特征距离，进而根据特征距离与预设阈值的大小关系确定识别结果，可以提高图像识别的准确率；一方面，通过计算获取的第一类图像与数据库中存储的第二类图像的特征距离，并将特征距离与预设阈值进行对比，即可得到识别结果，简化了操作步骤，提高了图像识别效率；另一方面，能够分别提取具有更高区分性能的近红外图像特征向量和可见光图像特征向量，并通过机器学习得到人脸特征由近红外特征空间到可见光特征空间的映射关系，从而实现了近红外图像与可见光图像之间的相互比对，提升了异质人脸识别准确率。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示意性示出本公开示例性实施例中一种图像识别方法示意图；图2示意性示出本公开示例性实施例中提取第一图像特征的流程图；图3示意性示出本公开示例性实施例中提取第二图像特征的流程图；图4示意性示出本公开示例性实施例中图像识别的具体流程图；图5示意性示出本公开示例性实施例中一种图像识别装置的框图；图6示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的框图；图7示意性示出本公开示例性实施例中一种程序产品。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：通过第一采集设备获取第一类图像，所述第一采集设备包括近红外照相机；提取所述第一类图像的第一图像特征；将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离；根据所述特征距离与预设阈值，确定识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：通过第一采集设备获取第一类图像，所述第一采集设备包括近红外照相机；提取所述第一类图像的第一图像特征；将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离；根据所述特征距离与预设阈值，确定识别结果。2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离包括：将所述第一图像特征以及所述第二图像特征输入识别模型，以获取所述特征距离。3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述方法还包括：通过深度学习算法建立所述识别模型。4.根据权利要求3所述的图像识别方法，其特征在于，通过深度学习算法建立所述识别模型包括：依次根据第一参数、第二参数以及第三参数对应的所述第一类图像和所述第二类图像对预设模型进行训练，得到所述识别模型。5.根据权利要求4所述的图像识别方法，其特征在于，所述方法还包括：通过第一图像特征以及第二图像特征计算图像性能指标，以确定所述识别模型。6.根据权利要求5所述的图像识别方法，其特征在于，所述图像识别性能指标的计算公式包括：其中，L为图像识别性能指标，为同一对象的第一图像特征与第二图像特征之间的距离，为不同对象的第一图像特征与第二图像特征之间的距离，m为距离超参数。7.根据权利要求3所述的图像识别方法，其特征在于，所述识别模型包括第一特征提取器、第二特征提取器以及特征对比器。8.根据权利要求7所述的图像识别方法，其特征在于，提取所述第一类图像的第一图像特征包括：将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王启立，
申请(专利权)人：北京京东金融科技控股有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11