一种数据处理的方法以及相关装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种数据处理的方法以及相关装置，至少涉及人工智能等技术。上述方法包括：获取待检测对象的图像集；根据图像集中的每张初始图像的质量情况，从待检测对象的图像集中选取目标图像，目标图像包括待检测对象；对每张目标图像进行对象检测处理，得到待检测对象的检测结果；在检测结果指示待检测对象为目标对象时，对每张目标图像进行仿射变换处理，得到每张目标图像对应的仿射变换图像；基于每张目标图像和每张仿射变换图像对待检测对象进行对象属性检测，以得到待检测对象的对象属性结果。该方法能够准确地检测出待检测对象的对象属性结果，提升对对象属性进行分类的分类效果。类的分类效果。类的分类效果。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理的方法以及相关装置


[0001]本申请实施例涉及计算机
，具体涉及一种数据处理的方法以及相关装置。

技术介绍

[0002]人机交互技术(human computer interaction，HCI)的发展使得计算机视觉、人工智能，在图形用户界面(graphical user interface，GUI)等方面发挥越来越重要的作用。随着技术的进步，基于对象图像模式识别的问题逐渐成为近年来研究的热点，其中包括对象的对象属性识别等各类识别问题。
[0003]在传统的技术方案中，对于对象属性的检测方式，通常是采用SVM、降维投影的方式简单地处理待检测对象的图片所对应的图片特征，并根据图片特征来识别该图片的类别，进而确定出该待检测对象的对象属性。然而，此种方式所提取到的图片特征只能够浅层地反映该待检测对象的对象属性，无法很好地区分出待检测对象的对象属性在不同类别上的差别，从而无法精确地对对象属性进行分类，导致分类效果较差。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种数据处理的方法以及相关装置，能够更加准确地检测出该待检测对象的对象属性结果，提升对对象属性进行分类的分类效果。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理的方法。该方法包括：获取待检测对象的图像集，图像集中的每张初始图像为对待检测对象进行对象认证时获取得到的；从待检测对象的图像集中选取目标图像，所述目标图像包括所述待检测对象；对每张目标图像进行对象检测处理，得到待检测对象的检测结果，检测结果用于反映待检测对象是否为目标对象；在检测结果指示待检测对象为目标对象时，对每张目标图像进行仿射变换处理，得到每张目标图像对应的仿射变换图像；基于每张目标图像和每张仿射变换图像对待检测对象进行对象属性检测，以得到待检测对象的对象属性结果。
[0006]第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置。该数据处理装置包括获取单元和处理单元。其中，获取单元，用于获取待检测对象的图像集，所述图像集中的每张初始图像为对所述待检测对象进行对象认证时获取得到的。处理单元，用于从所述待检测对象的图像集中选取目标图像，所述目标图像包括所述待检测对象。处理单元，用于对每张所述目标图像进行对象检测处理，得到所述待检测对象的检测结果，所述检测结果用于反映所述待检测对象是否为目标对象。所述处理单元，用于在所述检测结果指示所述待检测对象为目标对象时，对每张所述目标图像进行仿射变换处理，得到每张所述目标图像对应的仿射变换图像。所述处理单元，用于根据每张所述目标图像和所述每张仿射变换图像对所述待检测对象进行对象属性检测，以得到所述待检测对象的对象属性结果。
[0007]在一些可选的实施方式中，处理单元用于：将每张目标图像输入至第一预设检测模型，以得到每张目标图像的第一检测概率和第二检测概率，第一检测概率为对应的目标
图像中的待检测对象为真实对象的预测概率，第二检测概率为对应的目标图像中的待检测对象为二维对象的预测概率；将每张目标图像的第一检测概率和第二检测概率进行融合处理，得到每张目标图像的目标检测概率，目标检测概率为对应的目标图像中的待检测对象为目标对象的概率；基于每张目标图像的目标检测概率确定待检测对象的检测结果。
[0008]在另一些可选的实施方式中，处理单元用于：从每张目标图像中确定第一图像，第一图像为目标检测概率大于第一阈值时的目标图像；基于第一图像的个数和每张目标图像的个数计算第一值，第一值用于指示所述第一图像中的待检测对象为所述目标对象时的检测通过情况；在第一值大于第二阈值时，确定检测结果是待检测对象为目标对象。
[0009]在另一些可选的实施方式中，处理单元用于：按照至少一种裁剪尺度对每张目标图像分别进行图片裁剪，得到至少一张裁剪图像；获取每张裁剪图像中的待检测对象的特征关键点的第一坐标信息和第二坐标信息，第二坐标信息为对待检测对象的特征关键点进行关键点对齐之后的坐标信息；基于第一坐标信息和第二坐标信息确定仿射矩阵；基于每张裁剪图像和仿射矩阵，得到各个裁剪图像对应的仿射变换图像。
[0010]在另一些可选的实施方式中，处理单元用于：以每张目标图像中的待检测对象的对象检测框为裁剪中心，按照第一裁剪尺度在对象检测框的至少两个方向上分别进行裁剪，每个方向上裁剪的宽度之和为第一裁剪尺度，第一裁剪尺度为至少一种裁剪尺度中的任意一种，对象检测框用于指示待检测对象的对象位置。
[0011]在另一些可选的实施方式中，处理单元用于：将每张裁剪图像和每张仿射变换图像作为第二预设检测模型的输入，以得到每张裁剪图像的概率值和每张仿射变换图像的概率值；求解每张裁剪图像的概率值和每张仿射变换图像的概率值之间的概率均值，概率均值用于指示待检测对象的对象属性的预测概率；基于概率均值确定待检测对象的对象属性结果。
[0012]在另一些可选的实施方式中，处理单元还用于：在从待检测对象的图像集中选取目标图像之前，将图像集中的每张初始图像输入至第三预设检测模型，得到每张初始图像中的待检测对象的对象检测框、至少两个特征关键点以及置信度，对象检测框用于指示待检测对象的对象位置，置信度用于指示待检测对象的可信程度；基于第一区域图像的像素灰度信息和对应的初始图像的像素灰度信息确定第一区域图像的清晰度，第一区域图像为在初始图像中，按照待检测对象的对象检测框进行裁剪得到的图片；或者，基于每张第一区域图像中的至少两个特征关键点，分别确定每张第一区域图像中的待检测对象的对象倾斜度；基于第一区域图像的清晰度、对象倾斜度以及置信度中的一个或多个，确定对应的初始图像的质量情况；根据每张初始图像的质量情况，从图像集中选取质量情况满足预设质量条件的目标图像。
[0013]在另一些可选的实施方式中，处理单元用于：确定第一区域图像中的每个第一像素点的像素灰度信息，以及对应的初始图像中的每个第二像素点的像素灰度信息，初始图像与第一区域图像对应；基于每个第一像素点的像素灰度信息确定第一区域图像的灰度均值，以及基于每个第二像素点的像素灰度信息确定初始图像的灰度均值；对每个第一像素点的像素灰度信息、每个第二像素点的像素灰度信息、第一区域图像的灰度均值以及初始图像的灰度均值进行均方差求解，得到第一清晰度；对第一区域图像中的每个第一像素点，分别确定第一像素点与第一区域图像中的其他像素点之间的像素灰度信息差值；根据最大
像素灰度信息差值与最小像素灰度信息差值确定第二清晰度，最大像素灰度信息差值、最小像素灰度信息差值分别为第二像素点与其他像素点之间的像素灰度信息差值中的最大差值、最小差值；对第一清晰度和第二清晰度进行均值求解，得到第一区域图像的清晰度。
[0014]本申请实施例第三方面提供了一种数据处理装置，包括：存储器、输入/输出(I/O)接口和存储器。存储器用于存储程序指令。处理器用于执行存储器中的程序指令，以执行上述第一方面的实施方式对应的数据处理的方法。
[0015]本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：获取待检测对象的图像集，所述图像集中的每张初始图像为对所述待检测对象进行对象认证时获取得到的；从所述待检测对象的图像集中选取目标图像，所述目标图像包括所述待检测对象；对每张所述目标图像进行对象检测处理，得到所述待检测对象的检测结果，所述检测结果用于反映所述待检测对象是否为目标对象；在所述检测结果指示所述待检测对象为目标对象时，对每张所述目标图像进行仿射变换处理，得到每张所述目标图像对应的仿射变换图像；基于每张所述目标图像和所述每张仿射变换图像对所述待检测对象进行对象属性检测，以得到所述待检测对象的对象属性结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每张所述目标图像进行对象检测处理，以得到所述待检测对象的检测结果，包括：将每张所述目标图像输入至第一预设检测模型，以得到每张所述目标图像的第一检测概率和第二检测概率，所述第一检测概率为对应的目标图像中的待检测对象为真实对象的预测概率，所述第二检测概率为所述对应的目标图像中的待检测对象为二维对象的预测概率；将每张所述目标图像的所述第一检测概率和所述第二检测概率进行融合处理，得到每张所述目标图像的目标检测概率，所述目标检测概率为对应的所述目标图像中的待检测对象为目标对象的概率；基于每张所述目标图像的目标检测概率确定所述待检测对象的检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每张所述目标图像的目标检测概率确定所述待检测对象的检测结果，包括：从所述每张目标图像中确定第一图像，所述第一图像为所述目标检测概率大于第一阈值时的目标图像；基于所述第一图像的个数和所述每张目标图像的个数计算第一值，所述第一值用于指示所述第一图像中的待检测对象为所述目标对象时的检测通过情况；在所述第一值大于第二阈值时，确定所述检测结果是所述待检测对象为目标对象。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对每张所述目标图像进行仿射变换处理，得到每张所述目标图像对应的仿射变换图像，包括：按照至少一种裁剪尺度对每张所述目标图像分别进行图片裁剪，得到至少一张裁剪图像；获取每张所述裁剪图像中的所述待检测对象的特征关键点的第一坐标信息和第二坐标信息，所述第二坐标信息为对所述待检测对象的特征关键点进行关键点对齐之后的坐标信息；基于所述第一坐标信息和所述第二坐标信息确定仿射矩阵；基于每张所述裁剪图像和所述仿射矩阵，得到各个所述裁剪图像对应的仿射变换图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照至少一种裁剪尺度对每张所述目标图像分别进行图片裁剪，得到至少一张裁剪图像，包括：
以每张所述目标图像中的所述待检测对象的对象检测框为裁剪中心，按照第一裁剪尺度在所述对象检测框的至少两个方向上分别进行裁剪，每个所述方向上裁剪的宽度之和为所述第一裁剪尺度，所述第一裁剪尺度为所述至少一种裁剪尺度中的任意一种，所述对象检测框用于指示所述待检测对象的对象位置。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于每张所述目标图像和所述每张仿射变换图像对所述待检测对象进行对象属性检测，以得到所述待检测对象的对象属性结果，包括：将每张所述裁剪图像和每张所述仿射变换图像作为第二预设检测模型的输入，以得到每张所述裁剪图像的概率值和每张所述仿射变换图像的概率值；求解所述每张所述裁剪图像的概率值和所述每张所述仿射变换图像的概率值之间的概率均值，所述概率均值用于指示所述待检测对象的对象属性的预测概率；基于所述概率均值确定所述待检测对象的对象属性结果。7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：周红花，廖仕荣，马帅，张丹，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：