System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸_技高网

图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:40211445 阅读:4 留言:0更新日期:2024-02-02 22:21
本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,本方法可应用于金融领域或其他领域,用于银行应用程序的身份识别,方法包括:获取样本对象的第一样本虹膜图像和第二样本虹膜图像;第一样本虹膜图像是在非正常场景下采集得到的,第二样本虹膜图像是在正常场景下采集得到的;将第一样本虹膜图像输入到待训练的编码网络中进行编码,得到样本编码特征;将样本编码特征输入到待训练的解码网络中进行解码,得到重构虹膜图像;根据重构虹膜图像与第二样本虹膜图像之间的差异,得到已训练的编码网络和已训练的解码网络;已训练的编码网络和已训练的解码网络,用于进行身份识别。采用本方法能够提高身份识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机视觉,特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


技术介绍

1、随着金融科技的发展,为了提高业务办理的安全性,金融机构需要对客户进行身份识别,身份识别可以是利用生物识别技术实现的,而生物识别技术中的虹膜识别是相对安全的方式。

2、传统技术中,通过采集客户的虹膜图像,并利用虹膜图像进行客户的身份识别。

3、然而,由于虹膜图像的成像质量易受到场景的影响,对非正常场景下采集得到的虹膜图像进行身份识别,比如强光场景、黑暗场景、戴眼镜场景,导致身份识别的准确度较低。


技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高身份识别的准确度的图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面,本申请提供了一种图像处理方法。所述方法包括:获取样本对象的第一样本虹膜图像和第二样本虹膜图像;所述第一样本虹膜图像是在非正常场景下采集得到的,所述第二样本虹膜图像是在正常场景下采集得到的;将所述第一样本虹膜图像输入到待训练的编码网络中进行编码,得到样本编码特征;将所述样本编码特征输入到待训练的解码网络中进行解码,得到重构虹膜图像;根据所述重构虹膜图像与所述第二样本虹膜图像之间的差异,调整待训练的编码网络和待训练的解码网络的网络参数,直到网络收敛,得到已训练的编码网络和已训练的解码网络;所述已训练的编码网络和已训练的解码网络,用于进行身份识别。

3、第二方面,本申请还提供了一种图像处理装置。所述装置包括:图像获取模块,用于获取样本对象的第一样本虹膜图像和第二样本虹膜图像;所述第一样本虹膜图像是在非正常场景下采集得到的,所述第二样本虹膜图像是在正常场景下采集得到的;图像编码模块,用于将所述第一样本虹膜图像输入到待训练的编码网络中进行编码,得到样本编码特征;特征解码模块,用于将所述样本编码特征输入到待训练的解码网络中进行解码,得到重构虹膜图像;网络训练模块,用于根据所述重构虹膜图像与所述第二样本虹膜图像之间的差异,调整待训练的编码网络和待训练的解码网络的网络参数,直到网络收敛,得到已训练的编码网络和已训练的解码网络;所述已训练的编码网络和已训练的解码网络,用于进行身份识别。

4、在一些实施例中,所述图像处理装置包括身份识别模块,所述身份识别模块用于:获取目标对象的对象虹膜图像;将所述对象虹膜图像输入到所述已训练的编码网络中进行编码,得到图像编码特征;将所述图像编码特征输入到所述已训练的解码网络中进行解码,得到目标虹膜图像;根据所述目标虹膜图像对所述目标对象进行身份识别,得到所述目标对象的身份识别结果。

5、在一些实施例中,所述图像处理装置还包括识别请求接收模块,所述识别请求接收模块用于:接收移动终端发送的身份识别请求;所述身份识别请求中携带目标对象的对象虹膜图像;其中,所述目标对象的对象虹膜图像,是所述移动终端通过虹膜采集界面对所述目标对象进行虹膜采集得到,所述虹膜采集界面是所述移动终端响应于交易平台界面中触发的交互操作所触发展示的。

6、在一些实施例中,所述图像编码模块还用于:获取所述第一样本虹膜图像对应的样本场景特征;所述样本场景特征是与遮挡情况、光照强度、对象状态中的至少一个相关的特征;将所述第一样本虹膜图像和所述样本场景特征输入到待训练的编码网络中进行编码,得到样本编码特征。

7、在一些实施例中,所述特征解码模块还用于:将所述样本编码特征和所述样本场景特征输入到待训练的解码网络中进行解码,得到重构虹膜图像。

8、在一些实施例中,所述身份识别模块还用于:获取目标对象的对象虹膜图像,确定所述对象虹膜图像对应的目标场景特征;将所述对象虹膜图像和所述目标场景特征输入到所述已训练的编码网络中进行编码,得到图像编码特征;将所述图像编码特征和所述目标场景特征输入到所述已训练的解码网络中进行解码,得到目标虹膜图像;根据所述目标虹膜图像对所述目标对象进行身份识别,得到所述目标对象的身份识别结果。

9、第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图像处理方法中的步骤。

10、第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像处理方法中的步骤。

11、第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述图像处理方法中的步骤。

12、上述图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,由于第一样本虹膜图像是在非正常场景下采集得到的,第二样本虹膜图像是在正常场景下采集得到的,将第一样本虹膜图像输入到待训练的编码网络中进行编码,得到样本编码特征,将样本编码特征输入到待训练的解码网络中进行解码,得到重构虹膜图像,根据重构虹膜图像与第二样本虹膜图像之间的差异,调整待训练的编码网络和待训练的解码网络的网络参数,直到网络收敛,得到已训练的编码网络和已训练的解码网络,使得通过已训练的编码网络和已训练的解码网络可以生成正常场景下的虹膜图像,从而利用网络生成的虹膜图像进行身份识别,提高了身份识别的准确度。

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【技术保护点】

1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取目标对象的对象虹膜图像包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一样本虹膜图像输入到待训练的编码网络中进行编码,得到样本编码特征包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述样本编码特征输入到待训练的解码网络中进行解码,得到重构虹膜图像包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

7.一种图像处理装置,其特征在于,所述装置包括:

8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取目标对象的对象虹膜图像包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一样本虹膜图像输入到待训练的编码网络中进行编码,得到样本编码特征包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述样本编码特征输入到待训练的解码网络中进行解码,得到重构虹膜图像包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员:张晓宇
申请(专利权)人:中国银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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