图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：根据待检测图像，按照第一特征尺度获取第一特征图以及第二特征图，所述第一特征图是从所述待检测图像的残差图像中提取的特征图；根据所述第一特征图以及所述第二特征图，按照第二特征尺度获取第三特征图以及第四特征图；根据所述第三特征图以及所述第四特征图，获取特征向量；根据所述特征向量，获取所述待检测图像的识别结果，所述识别结果用于指示所述待检测图像中是否包含替换区域。通过本申请所示的方案，能够提高对通过部分区域进行替换的方式生成的合成图像的识别准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及图像识别
，特别涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着深度生成模型的快速发展，使得网络出现大量的换脸图像。这些换脸图像危害网络安全和侵害用户隐私。在相关技术中，对于通过部分区域替换的方式生成的合成图像(典型的比如换脸图像)的识别，通常使用高频滤波器将RGB图像转化到高频空间，并对RGB和高频图像分别建立网络分支，在网络末端将高层特征进行融合，并通过融合后的特征进行识别。然而，相关技术中特征提取和融合方式得到的特征的丰富程度不足，影响对通过部分区域进行替换的方式生成的合成图像的准确性。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质，可以用于提高对通过部分区域进行替换的方式生成的合成图像的识别准确性，该技术方案如下：一方面，本申请实施例提供了一种图像识别方法，所述方法由计算机设备执行，所述方法包括：根据待检测图像，按照第一特征尺度获取第一特征图以及第二特征图，所述第一特征图是从所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法由计算机设备执行，所述方法包括：/n根据待检测图像，按照第一特征尺度获取第一特征图以及第二特征图，所述第一特征图是从所述待检测图像的残差图像中提取的特征图，所述第二特征图是所述待检测图像的特征图；/n根据所述第一特征图以及所述第二特征图，按照第二特征尺度获取第三特征图以及第四特征图，所述第三特征图中包含所述第二特征图的图像信息，所述第四特征图是所述第二特征图的特征图，所述第二特征尺度小于所述第一特征尺度；/n根据所述第三特征图以及所述第四特征图，获取特征向量；/n根据所述特征向量，获取所述待检测图像的识别结果，所述识别结果用于指示所述待检测图像中是否包...

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法由计算机设备执行，所述方法包括：
根据待检测图像，按照第一特征尺度获取第一特征图以及第二特征图，所述第一特征图是从所述待检测图像的残差图像中提取的特征图，所述第二特征图是所述待检测图像的特征图；
根据所述第一特征图以及所述第二特征图，按照第二特征尺度获取第三特征图以及第四特征图，所述第三特征图中包含所述第二特征图的图像信息，所述第四特征图是所述第二特征图的特征图，所述第二特征尺度小于所述第一特征尺度；
根据所述第三特征图以及所述第四特征图，获取特征向量；
根据所述特征向量，获取所述待检测图像的识别结果，所述识别结果用于指示所述待检测图像中是否包含替换区域，所述替换区域用于指示所述待检测图像中对应所述替换区域的图像内容被替换。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待检测图像，按照第一特征尺度获取第一特征图以及第二特征图，包括：
根据待检测图像，生成所述待检测图像的残差图像；
根据所述待检测图像的残差图像，按照所述第一特征尺度获取所述第一特征图；
根据所述待检测图像，按照所述第一特征尺度获取所述第二特征图。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征图以及所述第二特征图，按照第二特征尺度获取第三特征图以及第四特征图，包括：
根据所述第二特征图，生成所述第二特征图的残差图像；
将所述第二特征图的残差图像以及所述第一特征图进行拼接，获取第一拼接图像；
根据所述第一拼接图像，按照所述第二特征尺度获取所述第三特征图；
根据所述第二特征图，按照所述第二特征尺度获取所述第四特征图。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征向量，获取所述待检测图像的识别结果，包括：
根据所述特征向量，计算预测概率，所述预测概率用于指示所述待检测图像中是否包含所述替换区域的概率；
根据所述预测概率，获得所述识别结果。


5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三特征图以及所述第四特征图，获取特征向量，包括：
根据所述第四特征图，生成所述第四特征图...

【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，罗宇辰，严骏驰，刘威，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44