【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着图像处理技术的快速发展，依靠人工智能图像算法已经能够实现各种场景下的图像模拟，为用户生成符合要求的照片。目前，有许多证件照生成的应用软件，可以让用户足不出户即可在线生成证件照，以办理各种业务。然而，实践中发现，该应用软件所依赖的人工智能图像算法需要每隔一段时间重新训练并部署新的算法框架，然而，由于人工智能图像算法的训练与应用软件的迭代是分层解耦的，这样容易导致人工智能图像算法不能根据业务的运行情况及时调优，使得应用软件的更新不及时，从而导致该应用软件在生成证件照时对图像质量检测的准确度较低，从而影响证件照的生成效果。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高证件照的生成效果。本专利技术的第一方面提供一种图像处理方法，所述图像处理方法包括：接收上传的用户图像；将所述用户图像输入至应用软件的...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括：/n接收上传的用户图像；/n将所述用户图像输入至应用软件的第一算法模型中，获得识别结果；/n接收所述识别结果的标签，并根据所述标签，从所述用户图像中确定被准确识别的第一图像和被错误识别的第二图像；/n将所述第一图像添加至正样本库中，以及将所述第二图像添加至负样本库中；/n从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像；/n采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；/n当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括：
接收上传的用户图像；
将所述用户图像输入至应用软件的第一算法模型中，获得识别结果；
接收所述识别结果的标签，并根据所述标签，从所述用户图像中确定被准确识别的第一图像和被错误识别的第二图像；
将所述第一图像添加至正样本库中，以及将所述第二图像添加至负样本库中；
从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像；
采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；
当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像之后，所述图像处理方法还包括：
获取当前时间；
判断所述当前时间是否处于业务的低频时间范围内；
若所述当前时间处于业务的低频时间范围内，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像之后，所述图像处理方法还包括：
判断所述新增的正样本图像的数量是否超过预设数量阈值，以及判断所述新增的负样本图像是否超过预设数量阈值；
若所述新增的正样本图像的数量超过预设数量阈值，和/或所述新增的负样本图像超过所述预设数量阈值，判断所述当前时间是否处于业务的低频时间范围内；
若所述当前时间不处于业务的低频时间范围内，监测电子设备的剩余计算资源；
若所述剩余计算资源超过预设资源阈值，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法还包括：
若所述新增的正样本图像的数量不超过预设数量阈值，且所述新增的负样本图像不超过所述预设数量阈值，且当前时间处于业务的低频时间范围内，关闭模型训练的接口。
5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏方舟，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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