一种图像处理方法、装置、采集设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像处理方法，所述方法包括：采集目标获得第一图像；利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征。本发明专利技术实施例还公开了一种图像处理装置、采集设备及存储介质。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置、采集设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、采集设备及存储介质。
技术介绍
近年来随着移动互联网和手机等终端应用市场的快速发展，终端应用程序的服务不断向着更加精细化、个性化发展，甚至朝着极致化方向发展。现今对于生物特征识别技术也是层出不穷，但是，目前的生物特征识别需要基于专用的生物特征识别芯片或者生物特征识别模块才能实现。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种图像处理方法、装置及存储介质。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种图像处理方法，所述方法包括：采集目标获得第一图像；利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征。上述方案中，所述采集目标获得第一图像包括：采集脸部获得所述第一图像；所述方法还包括：从所述成像区域提取出眼睛对采集设备的成像信息。上述方案中，所述方法还包括：显示具有预定色谱信息的色谱图像；所述采集脸部获得所述第一图像，包括：采集位于所述色谱图像观看视角内的脸部，获得所述第一图像；所述从所述成像区域提取出眼睛对采集设备的成像信息，包括：基于所述预定色谱信息从所述成像区域提取出所述成像信息。上述方案中，所述显示具有预定色谱信息的色谱图像，包括：在预定时长内显示具有预定色谱信息的色谱图像，其中，所述预定时长小于或等于所述人眼能够识别观测到所述色谱图像的时长。上述方案中，所述基于所述预定色谱信息从所述成像区域提取出所述成像信息，包括：基于所述预定色谱信息确定所述色谱图像在所述成像区域的位置信息及像素信息；基于所述色谱图像在所述成像区域的位置信息及像素信息，确定所述采集设备在所述成像区域的位置信息及像素信息；基于所述采集设备在所述成像区域的位置信息及像素信息，从所述成像区域提取出所述采集设备的待确定颜色参数值；基于所述色谱图像的颜色参数值及所述待确定的颜色参数值，提取所述采集设备的目标颜色参数值。上述方案中，所述基于所述色谱图像的颜色参数值及所述待确定的颜色参数值，提取所述采集设备的目标颜色参数值，包括：从所述成像区域提取所述色谱图像的各色块的备选颜色参数值，选取与所述待确定颜色参数值差距最小的所述备选颜色参数值对应的色块的颜色参数值为所述采集设备的目标颜色参数值。上述方案中，所述方法还包括：根据所述第一图像的色度分布，确定所述第一图像是否出现预设色偏；所述利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征，包括：若所述第一图像未出现预设色偏，利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征。上述方案中，所述方法还包括：对所述第一图像进行降噪的预处理；所述利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征，包括：利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述预处理后的所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征。本专利技术实施例还提供了一种图像处理装置，所述装置包括：采集模块，用于采集目标获得第一图像；第一处理模块，用于利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征。上述方案中，所述采集模块用于采集脸部获得所述第一图像；所述第一处理模块，还用于从所述成像区域提取出眼睛对采集设备的成像信息。上述方案中，所述装置还包括显示模块；其中，所述显示模块，用于显示具有预定色谱信息的色谱图像；所述采集模块，用于采集位于所述色谱图像观看视角内的脸部，获得所述第一图像；所述第一处理模块，用于基于所述预定色谱信息从所述成像区域提取出所述成像信息。上述方案中，所述显示模块，用于在预定时长内显示具有预定色谱信息的色谱图像，其中，所述预定时长小于或等于所述人眼能够识别观测到所述色谱图像的时长。上述方案中，所述第一处理模块，用于基于所述预定色谱信息确定所述色谱图像在所述成像区域的位置信息及像素信息；基于所述色谱图像在所述成像区域的位置信息及像素信息，确定所述采集设备在所述成像区域的位置信息及像素信息；基于所述采集设备在所述成像区域的位置信息及像素信息，从所述成像区域提取出所述采集设备的待确定颜色参数值；基于所述色谱图像的颜色参数值及所述待确定的颜色参数值，提取所述采集设备的目标颜色参数值。上述方案中，所述第一处理模块，用于从所述成像区域提取所述色谱图像的各色块的备选颜色参数值，选取与所述待确定颜色参数值差距最小的所述备选颜色参数值对应的色块的颜色参数值为所述采集设备的目标颜色参数值。上述方案中，所述装置还包括第二处理模块；其中，所述第二处理模块，用于根据所述第一图像的色度分布，确定所述第一图像是否出现预设色偏；所述第一处理模块，用于若所述第一图像未出现预设色偏，利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征。上述方案中，所述装置还包括第三处理模块；其中，所述第三处理模块，用于对所述第一图像进行降噪的预处理；所述第一处理模块，用于利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征。本专利技术实施例还提供了一种采集设备，其特征在于所述采集设备包括处理器，和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；其中，所述处理器用于运行计算机程序时，实现本专利技术任一实施例所述的图像处理方法。本专利技术实施例还提供了计算机一种存储介质，所述存储介质中有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令被处理器执行实现本专利技术任一实施例所述的图像处理方法。本专利技术实施例中所提供的一种图像处理方法，通过采集目标获得第一图像；利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征，可以用于对目标的预设局部的生物识别；如此，本专利技术可以通过采集目标的图像，基于采集设备中具备的深度学习的应用程序或环境，便可实现目标(例如人)的预设局部(例如眼睛)的识别；本专利技术生物特征的识别可仅在处理器中实现，无需通过额外的专用生物特征识别模块或者芯片进行操作，简化了采集设备的结构，降低了硬件成本。且，由于本专利技术对于生物识别可以在采集设备的终端侧完成，无需通过云端服务器进行操作，可以保护用户的隐私，提高安全性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的图像处理方法的流程示意图；图2为本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集目标获得第一图像；/n利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
采集目标获得第一图像；
利用深度学习模型定位出所述目标的预设局部在所述第一图像中的成像区域，并从所述成像区域提取出所述预设局部的生物特征。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述采集目标获得第一图像包括：
采集脸部获得所述第一图像；
所述方法还包括：
从所述成像区域提取出眼睛对采集设备的成像信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
显示具有预定色谱信息的色谱图像；
所述采集脸部获得所述第一图像，包括：
采集位于所述色谱图像观看视角内的脸部，获得所述第一图像；
所述从所述成像区域提取出眼睛对采集设备的成像信息，包括：
基于所述预定色谱信息从所述成像区域提取出所述成像信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述显示具有预定色谱信息的色谱图像，包括：
在预定时长内显示具有预定色谱信息的色谱图像，其中，所述预定时长小于或等于所述人眼能够识别观测到所述色谱图像的时长。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述基于所述预定色谱信息从所述成像区域提取出所述成像信息，包括：
基于所述预定色谱信息确定所述色谱图像在所述成像区域的位置信息及像素信息；
基于所述色谱图像在所述成像区域的位置信息及像素信息，确定所述采集设备在所述成像区域的位置信息及像素信息；
基于所述采集设备在所述成像区域的位置信息及像素信息，从所述成像区域提取出所述采集设备的待确定颜色参数值；
基于所述色谱图像的颜色参数值及所述待确定的颜色参数值，提取所述采集设备的目标颜色参数值。


6.一种根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述基于所述色谱图像的颜色参数值及所述待确定的颜...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾海涛，邓超，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11