信息生成方法、装置、终端设备制造方法及图纸

本公开的实施例公开了信息生成方法、装置、终端设备。该方法的一具体实施方式包括：获取目标人脸图像；基于目标人脸图像，生成基准图像集合；基于目标人脸图像和基准图像集合，生成结果信息集合；将结果信息集合推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。该方法生成参数可控的基准图像集合，通过将基准图像集合与目标人脸图像进行匹配，生成可控的表征图像相似度的结果信息集合，能够满足图像生成的需要。

【技术实现步骤摘要】
信息生成方法、装置、终端设备
本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及信息生成方法、装置、终端设备。
技术介绍
人脸引擎都是不开源的，它提供的诸多接口，比如“人脸图片一比一比对”的接口，也是不开放源码或内部逻辑的。所以对外面是黑盒。但作为调用人脸引擎的上层应用平台，为了测试或模拟某种情况，则需要此接口返回不同的结果来控制黑盒的人脸引擎的黑盒的“人脸图片一比一对比”的人脸相似度匹配值的变化。然而，当需要大量的人脸图像以及人脸相似度匹配值时，经常会存在如下技术问题：第一，通过手动的方式制备图像，效率较低，无法大量复制，而且无法控制相似度的匹配值。很难达到制备数据，模拟创造返回值的目的。第二，采用计算机自动生成图像时，通过直接生成人脸图像的方式无法控制图像的相似度匹配值，不能满足后续的图像使用需求。
技术实现思路
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了信息生成方法、装置、终端设备，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。第一方面，本公开的一些实施例提供了一种信息生成方法，该方法包括：基于目标人脸图像，生成基准图像集合；基于目标人脸图像和基准图像集合，生成结果信息集合；将结果信息集合推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。在一些实施例中，所述基于所述控制参数集合和所述目标图像，生成所述基准图像集合，包括：对于所述控制参数集合中的每个控制参数，利用下式，生成所述基准图像，以得到所述基准图像集合：{xf,yf:其中，xf,yf分别表示所述基准图像中的横坐标和纵坐标，xp,yp分别表示所述目标图像中的横坐标和纵坐标，f用于表征所述基准图像，p用于表征所述目标图像，W、H分别表示所述目标图像的宽度和高度，所述基准图像的宽度和高度都为W，θ表示该控制参数。第二方面，本公开的一些实施例提供了信息生成装置，该装置包括：接收单元，被配置成获取目标人脸图像；第一生成单元，被配置成基于目标人脸图像，生成基准图像集合；第二生成单元，被配置成基于目标人脸图像和基准图像集合，生成结果信息集合；控制单元，被配置成将结果信息集合推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。第三方面，本公开的一些实施例提供了一种终端设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。第四方面，本公开的一些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，其中程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的信息生成方法能够生成参数可控的基准图像集合，通过将基准图像集合与目标人脸图像进行匹配，生成可控的表征图像相似度的结果信息集合，能够满足图像生成的需要。具体来说，专利技术人发现，造成目前生成能够表征图像相似度匹配效果的结果信息集合水平较低的原因在于：需要大量复制图像，且复制出的图像相似度结果信息不可控。基于此，首先，本公开的一些实施例获取目标人脸图像。然后，基于目标人脸图像，生成基准图像集合。最后，基于目标人脸图像和基准图像集合，生成结果信息集合。其中，结果信息为图像相似度匹配值。通过生成满足正态分布的图像生成控制参数集合，生成可控的基准图像集合。将基准图像集合与目标人脸图像进行比对以得到符合预期要求的相似度匹配值，以满足后续测试人脸引擎或对接上层应用系统的需求。附图说明结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。图1是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性系统的架构图；图2是根据本公开的信息生成方法的一些实施例的流程图；图3是根据本公开的用于训练神经网络模型的训练步骤的流程图；图4是根据本公开的信息生成装置的一些实施例的流程图；图5是适于用来实现本公开的一些实施例的终端设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。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。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。图1示出了可以应用本公开的信息生成方法的实施例的示例性系统架构100。如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如数据处理应用、信息生成应用、数据分析应用等。终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种终端设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的终端设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供目标人脸图像等)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103输入的目标人脸图像服务器等。服务器可以对接收到的目标人脸图像进行处理，并将处理结果(例如结果信息集合)反馈给终端设备。需要说明的是，本公开实施例所提供的信息生成方法可以由服务器105，也可以由终端设备执行。需要指出的是，服务器105的本地也可以直接存储目标人脸图像，服务器105可以直接提取本地的目标人脸图像通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息生成方法，包括：/n获取目标人脸图像；/n基于所述目标人脸图像，生成基准图像集合；/n基于所述目标人脸图像和所述基准图像集合，生成结果信息集合，其中，所述结果信息集合中的结果信息为图像相似度匹配值；/n将所述结果信息集合推送至目标设备，以控制所述目标设备进行目标操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息生成方法，包括：
获取目标人脸图像；
基于所述目标人脸图像，生成基准图像集合；
基于所述目标人脸图像和所述基准图像集合，生成结果信息集合，其中，所述结果信息集合中的结果信息为图像相似度匹配值；
将所述结果信息集合推送至目标设备，以控制所述目标设备进行目标操作。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述目标人脸图像，生成基准图像集合，包括：
确定图像生成控制参数集合，其中，所述图像生成控制参数集合符合正态分布，所述图像生成控制参数集合包括第一数目个图像生成控制参数；
基于所述图像生成控制参数集合和所述目标人脸图像，生成所述基准图像集合，其中，所述基准图像集合中包括第一数目个基准图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述图像生成控制参数集合和所述目标人脸图像，生成所述基准图像集合，包括：
对于所述图像生成控制参数集合中的每个图像生成控制参数，生成所述基准图像，以得到所述基准图像集合。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述目标人脸图像和所述基准图像集合，生成结果信息集合，包括：
对于所述基准图像集合中的每个基准图像，确定该基准图像与所述目标人脸图像的结果信息，以得到所述结果信息集合，其中，所述结果信息为图像相似度匹配值。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述确定该基准图像与所述目标人脸图像的结果信息，包括：
将所述目标人脸图像和该基准图像输入预先训练的神经网络模型，以得到所述结果信息。


6.根据权利要求5所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，傅纯，王潇霖，殷伟，李鹏，周志明，沈成伟，李洛，
申请(专利权)人：宜宾中星技术智能系统有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51