图像处理方法和装置制造方法及图纸

本公开提供了一种图像处理方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸识别等场景。实现方案为：基于目标对象对应的多个图像，获得多个图像特征；对于多个图像特征中的每个图像特征，获得该图像特征对应的响应值，该响应值表征对应的图像特征对相应的分类结果的影响程度，相应的分类结果是基于对应的图像特征对目标对象进行分类而获得的；以及基于多个图像特征和对应的多个响应值，获得目标对象对应的第一分类。一分类。一分类。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法和装置


[0001]本公开涉及人工智能
，具体为深度学习、计算机视觉
，可应用于人脸识别等场景，具体涉及一种图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术：人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
[0003]基于人工智能的图像处理技术，已经渗透到各个领域。其中，基于人工智能的人脸活体检测技术，根据用户输入的图像数据，判断该图像数据是否来自于人脸活体。
[0004]在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：基于目标对象对应的多个图像，获得多个图像特征；对于所述多个图像特征中的每一个图像特征，获得该图像特征对应的响应值，该响应值表征对应的图像特征对相应的分类结果的影响程度，所述相应的分类结果是基于所述对应的图像特征对所述目标对象进行分类而获得的；以及基于所述多个图像特征和对应的多个响应值，获得所述目标对象对应的第一分类。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于目标对象对应的多个图像，获得多个图像特征包括：对于所述多个图像中的每一个图像，对该图像执行对应于多个通道的特征提取操作，以获得与所述多个通道对应的多个通道特征；基于所述多个通道特征，获得与所述多个通道特征对应的多个特征元素；以及基于所述多个特征元素，获得该图像的图像特征。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对该图像执行对应于多个通道的特征提取操作，以获得与所述多个通道对应的多个通道特征包括：获取所述多个通道中的每一个通道对应的权重，该权重指示对应的通道对相应的分类结果的影响程度；以及基于对应于多个通道的特征提取操作和所述多个通道中的每一个通道对应的权重，获得所述多个通道特征。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述多个通道特征，获得与所述多个通道特征对应的多个特征元素包括：利用全局平均池化网络，对所述多个通道特征执行特征提取，以获得所述多个特征元素。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得该图像特征对应的响应值包括：利用全局最大池化网络，对该图像特征的执行特征提取，以获得该图像特征对应的响应值，其中，该响应值与所述多个特征元素中的第一特征元素对应，在所述多个特征元素中，所述第一特征元素对应的通道特征对该图像特征相应的分类结果影响程度最大。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述多个图像特征和对应的多个响应值，获得所述目标对象对应的第一分类包括：从所述多个图像特征中获取候选图像特征集，所述候选图像特征集中的每一个候选图像特征对应的响应值大于所述多个图像特征中区别于所述候选图像特征集的任意一个图像特征对应的响应值；以及基于所述候选图像特征集，获得所述第一分类。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述候选图像特征集，获得所述第一分类包括：对所述候选图像特征集进行特征融合，获得融合特征；以及基于所述融合特征，获得所述第一分类。8.一种图像处理装置，包括：图像特征获取单元，被配置用于基于目标对象对应的多个图像，获得多个图像特征；以
及响应值获取单元，被配置用于对于所述多个图像特征中的每个图像特征，获得该图像特征对应的响应值，该响应值表征对应的图像特征对相应的分类结果的影响程度，所述相应的分类结果是基于所述对应的图像特征对所述目标对象进行分类而获得的；分类单元，被配置用于基于所述多个图像特征和对应的多个响...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄泽斌，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：