信息获取方法、图像处理方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种信息获取方法、图像处理方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域。该信息获取方法包括：获取图像中的对象的属性特征和对象间的关系特征；根据所述属性特征对所述关系特征进行校正，根据校正后的关系特征获取对象间的关系信息，和/或根据所述关系特征对所述属性特征进行校正，根据校正后的属性特征获取对象的属性信息。本申请实施例提供的信息获取方法可以提高对信息获取的准确性。

【技术实现步骤摘要】
信息获取方法、图像处理方法、装置及电子设备
本申请涉及图像处理
，具体而言，本申请涉及一种信息获取方法、图像处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
目标检测(objectdetection)是计算机视觉中从图像或视频中识别特定类别对象的一种技术。近年来，人们开始尝试利用图片的整体信息对图片进行3D对象检测，即检测对象的属性信息，如对象的位置、类别，以及不同对象之间的关系。现有技术中，通常采用多个不同的神经网络分别对图像进行识别，分别得到对象的属性和不同对象之间的关系，但在一些情况下，例如当图像中出现外表接近的不同类别的对象时，或是出现被遮挡的对象时，单靠不同的神经网络难以分别识别对象的属性和不同对象之间的关系，信息获取的准确率较低。
技术实现思路
本申请提供了一种信息获取方法、图像，用于解决在将智能聊天机器人应用于与用户进行交互时，如何更为准确地输出答复信息，该技术方案如下所示：第一方面，提供了一种信息获取方法，该方法包括：获取图像中的对象的属性特征和对象间的关系特征；根据属性特征对关系特征进行校正，根据校正后的关系特征获取对象间的关系信息，和/或根据关系特征对属性特征进行校正，根据校正后的属性特征获取对象的属性信息。第二方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括：获取图像中对象的属性信息和关系信息；根据属性信息和关系信息，在图像中添加虚拟对象。第三方面，提供了一种信息获取装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取图像中的对象的属性特征和对象间的关系特征；校正模块，用于根据属性特征对关系特征进行校正，根据校正后的关系特征获取对象间的关系信息，和/或根据关系特征对属性特征进行校正，根据校正后的属性特征获取对象的属性信息。第四方面，提供了一种图像处理装置，该装置包括：第二获取模块，用于获取图像中对象的属性信息和关系信息；添加模块，用于根据属性信息和关系信息，在图像中添加虚拟对象。第五方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行根据第一方面所示的信息获取方法所对应的操作。第六方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行根据第二方面所示的图像处理方法所对应的操作。第七方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如第一方面所示的信息获取方法。第八方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如第二方面所示的图像处理方法。本申请提供的技术方案带来的有益效果是：本申请提供了一种信息获取方法、图像处理方法、装置和电子设备，与现有技术相比，本申请的信息获取方法通过采用神经网络的多个子网络对特征区域进行检测，获取图像中的对象的属性特征和对象间的关系特征；多个子网络相互联合且在检测过程中互相进行信息传递，即根据属性特征对关系特征进行校正，根据校正后的关系特征获取对象间的关系信息，和/或根据关系特征对属性特征进行校正，根据校正后的属性特征获取对象的属性信息，从而更准确的识别出目标图像中对象的属性信息和对象间的关系信息。本申请的图像处理方法通过将属性信息和/或关系信息输入渲染预测网络，得到可渲染至图像中的虚拟对象的虚拟位置信息、虚拟姿态信息和虚拟动作信息，可以根据图像中的真实对象的类别、姿态、和关系来对应的估计虚拟对象可能的位置、姿态及动作，从而实现虚拟、现实间的自然交互。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为现有技术中对对象三维姿态进行估计的方案的示意图；图2a为一个示例中待识别的对象示意图；图2b为一个示例中整体场景的示意图；图3a为一个示例中待识别对象的示意图；图3b为一个示例中整体场景的示意图；图4a为现有技术中对图像进行识别的方案的示意图；图4b为现有技术中对图像进行识别的方案的示意图；图4c为现有技术中对图像进行识别的方案的示意图；图4d为现有技术中对图像进行识别的方案的示意图；图5为本申请实施例提供的一种信息获取方法流程示意图；图6为本申请实施例提供的一种子网络相互校正的方案的示意图；图7为本申请实施例提供的一种子网络相互校正的方案的示意图；图8为本申请一个示例中一种信息获取方法流程示意图；图9为本申请一个示例中对信息获取的示意图；图10为本申请一个示例中对信息获取的示意图；图11为一个示例中显示场景示意图以及待增加的虚拟人物示意图；图12为现有技术中对虚拟人物进行渲染的示意图；图13为本申请一个示例中对虚拟人物进行渲染的示意图；图14为本申请实施例提供的一种图像处理方法流程示意图；图15为本申请一个示例中一种图像处理方法流程示意图；图16为本申请一个示例中对图像进行识别并渲染的示意图；图17为本申请一个示例中一种图像处理方法流程示意图；图18为本申请一个示例中一种图像处理方法流程示意图；图19为本申请一个示例中一种图像处理方法流程示意图；图20为本申请实施例提供的一种信息获取装置结构示意图；图21为本申请实施例提供的一种图像处理装置结构示意图；图22为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本专利技术的限制。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。为使本申本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息获取方法，其特征在于，包括：/n获取图像中的对象的属性特征和对象间的关系特征；/n根据所述属性特征对所述关系特征进行校正，根据校正后的关系特征获取对象间的关系信息，和/或根据所述关系特征对所述属性特征进行校正，根据校正后的属性特征获取对象的属性信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息获取方法，其特征在于，包括：
获取图像中的对象的属性特征和对象间的关系特征；
根据所述属性特征对所述关系特征进行校正，根据校正后的关系特征获取对象间的关系信息，和/或根据所述关系特征对所述属性特征进行校正，根据校正后的属性特征获取对象的属性信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取图像中的对象的属性特征和对象间的关系特征，包括：
将所述图像输入神经网络进行识别，在识别过程中所述神经网络的各个子网络的中间层结构输出所述属性特征和所述关系特征；
其中，所述属性信息包括对象的类别信息和对象的姿态信息；所述神经网络包括多个子网络，所述多个子网络包括用于识别所述类别信息的类别识别网络、用于识别所述姿态信息的姿态识别网络，以及用于识别所述关系信息的关系识别网络。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述属性特征对所述关系特征进行校正，根据校正后的关系特征获取对象间的关系信息，和/或根据所述关系特征对所述属性特征进行校正，根据校正后的属性特征获取对象的属性信息，包括：
根据所述属性特征对所述关系特征进行校正得到校正后的关系特征，和/或根据所述关系特征对所述属性特征进行校正得到校正后的属性特征；
将校正后的关系特征和/或校正后的属性特征分别输入对应各个子网络的中间层结构的下一层网络结构继续识别，得到所述属性信息和所述关系信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性特征对所述关系特征进行校正得到校正后的关系特征，和/或根据所述关系特征对所述属性特征进行校正得到校正后的属性特征，包括：
基于所述属性特征中的类别特征、所述属性特征中的姿态特征、所述关系特征和预设的第一权重系数数组获取校正后的类别特征；
基于所述类别特征、所述姿态特征、所述关系特征和预设的第二权重系数数组获取校正后的姿态特征；
基于所述类别特征、所述姿态特征、所述关系特征和预设的第三权重系数数组获取校正后的关系特征。


5.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取图像中对象的属性信息和关系信息；
根据所述属性信息和所述关系信息，在所述图像中添加虚拟对象...

【专利技术属性】
技术研发人员：张超，李炜明，金祐湜，洪性勋，王强，
申请(专利权)人：北京三星通信技术研究有限公司，三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：北京;11