图像识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种图像识别方法、装置及存储介质，该方法在对待处理图像进行识别之前，通过第一识别模型对该待处理图像进行处理，以获取该待处理图像的特征图像。由于该特征图像可以使待处理图像的特征更加突出，因此，在该特征图像进行图像识别时，可以避免出现将待处理图像的背景误认为是待处理图像的特征，而导致识别错误的情况，提高了图像识别的准确性。当该方法用于图像分类时，可以提高图像分类的准确性。

Image recognition method, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置及存储介质
本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种图像识别方法、装置及存储介质。
技术介绍
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。图像识别的目标是能够准确识别图像的特征，图像的特征是图像处理中期望获取或处理的价值信息，但是，图像中的背景会对图像的特征提取造成一定干扰。图像识别具有广泛的应用，例如图像分类。现有技术在使用图像识别模型对图像进行分类时，主要是采用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)模型。代表性的网络模型例如残差网络(ResidualNetwork，ResNet)模型，该网络模型主要通过残差连接来消除网络深度带来的梯度衰减的问题，使得网络可以往更深的方向发展。再例如轻量级网络(MobileNet)模型，该网络模型则在每一层特征提取的过程，改善卷积运算的结构，来减少网络模型的参数和运算量。然而，在一些情况下，由于图像的特征在图像中的面积占比较小，和/或图像的特征和背景颜色、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，所述方法包括：/n获取待处理图像；/n将所述待处理图像输入到第一识别模型，得到所述待处理图像的特征图像；在所述特征图像中，所述待处理图像的特征增强，和/或，所述待处理图像的背景弱化；/n根据所述特征图像，获取所述待处理图像的识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待处理图像；
将所述待处理图像输入到第一识别模型，得到所述待处理图像的特征图像；在所述特征图像中，所述待处理图像的特征增强，和/或，所述待处理图像的背景弱化；
根据所述特征图像，获取所述待处理图像的识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征图像，获取所述待处理图像的识别结果，包括：
将所述特征图像输入第二识别模型，得到所述待处理图像的识别结果；所述第二识别模型是使用样本特征图像集作为模型输入，进行训练得到的，所述样本特征图像集包括：通过将样本图像集中的M帧样本图像输入到所述第一识别模型所得到的M帧样本特征图像，所述M为大于或等于2的整数。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理图像输入到第一识别模型，得到所述待处理图像的特征图像之前，还包括：
将N组样本图像作为模型输入，训练所述第一识别模型；所述N组样本图像为从所述样本图像集中提取的图像，所述N为大于或等于2的整数，所述N组样本图像中同一组样本图像具有相同的特征。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述N组样本图像中同一组样本图像中的第一样本图像为该组样本图像的目标图像；所述目标图像用于获取所述第一识别模型的第一参数，所述第一参数用于表征所述第一识别模型的准确程度。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述N组样本图像作为模型输入，训练得到所述第一识别模型之前，还包括：
将所述N组样本图像的每个样本图像的大小调整为预设尺寸。


6.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：周康明，周枫，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31