用于获取图像的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于获取图像的方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：获取至少一条人脸描述信息，上述人脸描述信息用于描述人脸特征；对于上述至少一条人脸描述信息中的人脸描述信息，获取对应该人脸描述信息的特征标签，上述特征标签用于标识人脸特征的分类；将对应上述至少一条人脸描述信息的至少一条特征标签导入预先训练的人脸匹配模型，得到对应上述至少一条人脸描述信息的至少一张人脸图像，上述人脸匹配模型用于表征特征标签与人脸图像库中人脸图像之间的对应关系。该实施方式提高了获取人脸图像的效率和准确性。

Methods and devices for obtaining images

【技术实现步骤摘要】
用于获取图像的方法及装置
本申请实施例涉及图形识别
，具体涉及用于获取图像的方法及装置。
技术介绍
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别技术在实际中得到广泛应用。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于获取图像的方法及装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于获取图像的方法，该方法包括：获取至少一条人脸描述信息，上述人脸描述信息用于描述人脸特征；对于上述至少一条人脸描述信息中的人脸描述信息，获取对应该人脸描述信息的特征标签，上述特征标签用于标识人脸特征的分类；将对应上述至少一条人脸描述信息的至少一条特征标签导入预先训练的人脸匹配模型，得到对应上述至少一条人脸描述信息的至少一张人脸图像，上述人脸匹配模型用于表征特征标签与人脸图像库中人脸图像之间的对应关系。在一些实施例中，上述获取对应该人脸描述信息的特征标签，包括：从该人脸描述信息提取人脸特征词和对应该人脸特征词的限定词，上述人脸特征词包括以下任意一项：眼睛、眉毛、耳朵、鼻子、嘴，上述限定词包括以下至少一项：大、小、高、低、正、斜；将上述人脸特征词和限定词组合起来构成该人脸描述信息的特征标签。在一些实施例中，上述人脸匹配模型通过以下步骤构建：获取多个样本人脸图像和对应多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签；将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像作为输入，将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签作为输出，训练得到人脸匹配模型。在一些实施例中，上述将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像作为输入，将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签作为输出，训练得到人脸匹配模型，包括：执行以下训练步骤：将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像依次输入至初始人脸匹配模型，得到上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像所对应的预测特征标签，将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像所对应的预测特征标签与该样本人脸图像所对应的样本特征标签进行比较，得到上述初始人脸匹配模型的预测准确率，确定上述预测准确率是否大于预设准确率阈值，若大于上述预设准确率阈值，则将上述初始人脸匹配模型作为训练完成的人脸匹配模型。在一些实施例中，上述将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像作为输入，将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签作为输出，训练得到人脸匹配模型，包括：响应于不大于上述预设准确率阈值，调整上述初始人脸匹配模型的参数，并继续执行上述训练步骤。第二方面，本申请实施例提供了一种用于获取图像的装置，该装置包括：人脸描述信息获取单元，被配置成获取至少一条人脸描述信息，上述人脸描述信息用于描述人脸特征；特征标签获取单元，对于上述至少一条人脸描述信息中的人脸描述信息，被配置成获取对应该人脸描述信息的特征标签，上述特征标签用于标识人脸特征的分类；人脸图像获取单元，被配置成将对应上述至少一条人脸描述信息的至少一条特征标签导入预先训练的人脸匹配模型，得到对应上述至少一条人脸描述信息的至少一张人脸图像，上述人脸匹配模型用于表征特征标签与人脸图像库中人脸图像之间的对应关系。在一些实施例中，上述特征标签获取单元包括：信息提取子单元，被配置成从该人脸描述信息提取人脸特征词和对应该人脸特征词的限定词，上述人脸特征词包括以下任意一项：眼睛、眉毛、耳朵、鼻子、嘴，上述限定词包括以下至少一项：大、小、高、低、正、斜；特征标签获取子单元，被配置成将上述人脸特征词和限定词组合起来构成该人脸描述信息的特征标签。在一些实施例中，上述装置还包括人脸匹配模型构建单元，被配置成构建人脸匹配模型，上述人脸匹配模型构建单元包括：样本获取子单元，被配置成获取多个样本人脸图像和对应多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签；人脸匹配模型构建子单元，被配置成将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像作为输入，将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签作为输出，训练得到人脸匹配模型。在一些实施例中，上述人脸匹配模型构建子单元包括：人脸匹配模型构建模块，被配置成将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像依次输入至初始人脸匹配模型，得到上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像所对应的预测特征标签，将上述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像所对应的预测特征标签与该样本人脸图像所对应的样本特征标签进行比较，得到上述初始人脸匹配模型的预测准确率，确定上述预测准确率是否大于预设准确率阈值，若大于上述预设准确率阈值，则将上述初始人脸匹配模型作为训练完成的人脸匹配模型。在一些实施例中，上述人脸匹配模型构建子单元包括：参数调整模块，响应于不大于上述预设准确率阈值，被配置成调整上述初始人脸匹配模型的参数，并继续执行上述训练步骤。第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储器，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器执行上述第一方面的用于获取图像的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述第一方面的用于获取图像的方法。本申请实施例提供的用于获取图像的方法及装置，首先获取至少一条人脸描述信息，其中，人脸描述信息用于描述人脸特征；然后查询对应人脸描述信息的特征标签，其中，上述特征标签用于标识人脸特征的分类；最后将对应上述至少一条人脸描述信息的至少一条特征标签导入预先训练的人脸匹配模型，得到对应至少一条人脸描述信息的至少一张人脸图像。本技术方案通过将人脸描述信息导入人脸匹配模型获取人脸图像，提高了获取人脸图像的效率和准确性。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是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的用于获取图像的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的用于获取图像的方法的一个应用场景的示意图；图4是根据本申请的人脸匹配模型构建方法的一个实施例的流程图；图5是根据本申请的用于获取图像的装置的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实施例的用于获取图像的方法或用于获取图像的装置的示例性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于获取图像的方法，包括：/n获取至少一条人脸描述信息，所述人脸描述信息用于描述人脸特征；/n对于所述至少一条人脸描述信息中的人脸描述信息，获取对应该人脸描述信息的特征标签，所述特征标签用于标识人脸特征的分类；/n将对应所述至少一条人脸描述信息的至少一条特征标签导入预先训练的人脸匹配模型，得到对应所述至少一条人脸描述信息的至少一张人脸图像，所述人脸匹配模型用于表征特征标签与人脸图像库中人脸图像之间的对应关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于获取图像的方法，包括：
获取至少一条人脸描述信息，所述人脸描述信息用于描述人脸特征；
对于所述至少一条人脸描述信息中的人脸描述信息，获取对应该人脸描述信息的特征标签，所述特征标签用于标识人脸特征的分类；
将对应所述至少一条人脸描述信息的至少一条特征标签导入预先训练的人脸匹配模型，得到对应所述至少一条人脸描述信息的至少一张人脸图像，所述人脸匹配模型用于表征特征标签与人脸图像库中人脸图像之间的对应关系。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取对应该人脸描述信息的特征标签，包括：
从该人脸描述信息提取人脸特征词和对应该人脸特征词的限定词，所述人脸特征词包括以下任意一项：眼睛、眉毛、耳朵、鼻子、嘴，所述限定词包括以下至少一项：大、小、高、低、正、斜；
将所述人脸特征词和限定词组合起来构成该人脸描述信息的特征标签。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述人脸匹配模型通过以下步骤构建：
获取多个样本人脸图像和对应多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签；
将所述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像作为输入，将所述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签作为输出，训练得到人脸匹配模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像作为输入，将所述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签作为输出，训练得到人脸匹配模型，包括：
执行以下训练步骤：将所述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像依次输入至初始人脸匹配模型，得到所述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像所对应的预测特征标签，将所述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像所对应的预测特征标签与该样本人脸图像所对应的样本特征标签进行比较，得到所述初始人脸匹配模型的预测准确率，确定所述预测准确率是否大于预设准确率阈值，若大于所述预设准确率阈值，则将所述初始人脸匹配模型作为训练完成的人脸匹配模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像作为输入，将所述多个样本人脸图像中每个样本人脸图像的样本特征标签作为输出，训练得到人脸匹配模型，包括：
响应于不大于所述预设准确率阈值，调整所述初始人脸匹配模型的参数，并继续执行所述训练步骤。


6.一种用于获取图像的装置，包括：
人脸描述信息获取单元，被配置成获取至少一条人脸描述信息，所述人脸描述信息用于描述人脸特征；
特征标签获取单元，对于所述至少一条人脸描述信息中的人脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱祥祥，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11