图像处理模型优化方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像处理模型优化方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取用户图像；对所述用户图像进行脱敏处理，得到与所述用户图像对应的第一脱敏数据；从所述用户图像中提取与所述第一脱敏数据对应的打标数据，其中，所述打标数据为包含有打标信息的第二脱敏数据；基于所述第一脱敏数据以及所述打标数据，对当前图像处理模型进行优化，得到优化后的图像处理模型。上述方案中，基于第一脱敏数据对图像处理模型进行优化使得图像处理模型更好的适用于当前的应用场景，进而提高了图像处理模型的准确度。模型的准确度。模型的准确度。

【技术实现步骤摘要】
图像处理模型优化方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理模型优化方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断发展，图像处理模型的应用越来越广泛，例如，在人机交互领域，通过图像处理模型能够识别用户的手势、表情和动作等，以实现特定的操作和功能。
[0003]现有技术中，为了保护用户的个人信息，在图像处理模型的训练和使用过程中，需要对用户图像进行脱敏处理。但由于脱敏数据无法被任何手段识别，因此，脱敏数据无法用来对图像处理模型进行优化。

技术实现思路

[0004]本申请实施例通过提供一种图像处理模型优化方法、装置及存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供一种图像处理模型优化方法，所述方法包括：
[0006]获取用户图像；
[0007]对所述用户图像进行脱敏处理，得到与所述用户图像对应的第一脱敏数据；
[0008]从所述用户图像中提取与所述第一脱敏数据对应的打标数据，其中，所述打标数据为包含有打标信息的第二脱敏数据；
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理模型优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户图像；对所述用户图像进行脱敏处理，得到与所述用户图像对应的第一脱敏数据；从所述用户图像中提取与所述第一脱敏数据对应的打标数据，其中，所述打标数据为包含有打标信息的第二脱敏数据；基于所述第一脱敏数据以及所述打标数据，对当前图像处理模型进行优化，得到优化后的图像处理模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户图像进行脱敏处理，得到与所述用户图像对应的第一脱敏数据之前，所述方法还包括：将所述用户图像输入到所述当前图像处理模型中，得到所述当前图像处理模型输出的图像处理结果；在所述图像处理结果表明图像处理结果不满足预设条件时，执行所述对所述用户图像进行脱敏处理，得到与所述用户图像对应的第一脱敏数据，以及所述从所述用户图像中提取与所述脱敏数据对应的打标数据的步骤。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一脱敏数据的第一图像尺寸与所述用户图像的第二图像尺寸不同，所述基于所述第一脱敏数据以及所述打标数据，对当前图像处理模型进行优化，包括：基于预设的适配网络，将所述第一脱敏数据的第一图像尺寸调整为所述第二图像尺寸；基于所述第二图像尺寸的脱敏数据、以及所述打标数据，对所述当前图像处理模型进行优化。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述用户图像中提取与所述脱敏数据对应的打标数据，包括：对所述用户图像进行边缘信息提取，得到边缘图像，并将所述边缘图像作为所述打标数据。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前图像处理模型可以通过以下步骤获取：获取初始训练数据集合，所述初始训练数据集合包括开源图像子集、测试图像子集，以及与每幅开源图像、每幅测试图像对应的标签信息；基于所述初始训练数据集合对初始图像处理模型进行训练，得到训练好的初始图像处理模型；获取历史时段内采集到的历史用户图像集合，并基于所述历史用户图像集合，对所述训练好的初始图像处理模型进行优化，得到所述当前图像处理模型。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户图像进行脱敏处理，得到与所述用户图像对应的第一脱敏数据，包括：将所述用户图像进行时频转换，得到所述用户图像的频域数据；基于预设的归一化策略对所述频域数据进行处理，得到所述第一脱敏数据。7.一种图像处理模型优化方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：获取用户图像；
对所述用户图像进行脱敏处理，得到与所述用户图像对应的第一脱敏数据；从所述用户图像中提取与所述第一脱敏数据对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛鸿臻，王琪，王莹桂，
申请(专利权)人：斑马网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：