【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种图像识别处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着计算机技术的发展，身份识别技术得到了广泛的应用。身份识别主要通过复杂的算法和模型来识别图像(如人脸图像、虹膜图像、手掌图像等)，以确定图像所对应的生物对象。
2、相关技术中，身份识别的准确度依赖于图像采集设备采集图像的质量。然而，图像成像又取决于图像采集设备现场环境的灯光。而背光或光线干扰都会导致成像过暗或者过亮，使得采集的图像容易丢失亮处或暗处的细节，从而影响图像质量，进而影响身份识别的准确性。
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准确性的图像识别处理方法、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、本申请提供了一种图像识别处理方法。所述方法包括：
3、获取待识别对象的目标图像，所述目标图像包含所述待识别对象对应的目标区域图像；
4、识别所述目标图像对应的目标环境类别，不同的环境类别用于表征不同的环境光场景，所述目标环境类别是基于所述目标图像所对应的环境光场景的颜色特征确定的，所述颜色特征至少用于表征所述环境光场景的环境色度信息；
5、基于所述目标环境类别获取与所述目标图像匹配的目标身份识别算法，根据目标身份识别算法对所述目标图像进行身份识别，得到所述待识别对象的身份识别结果，其中不同的环境类别对应不同的身份识别算法。
6、在其中一个实施例中，
7、在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取图像采集设备采集的环境图像，所述图像采集设备具有对应的设备标识；提取所述环境图像的颜色特征，所述环境图像的颜色特征至少用于表征所述环境图像对应的环境光场景的环境色度信息；将所述环境图像的颜色特征输入预先获取的图像分类模型，得到所述图像分类模型输出的所述环境图像对应的环境类别；建立所述环境图像对应的环境类别与所述图像采集设备的设备标识之间的对应关系。
8、在其中一个实施例中，所述获取图像采集设备采集的环境图像，包括：获取所述图像采集设备初始化时采集的环境图像；或者，获取所述图像采集设备所在环境的环境光场景发生变化时采集的环境图像。
9、在其中一个实施例中，当所述方法应用于服务器时，所述获取待识别对象的目标图像，包括：获取终端设备发送的待识别对象的目标图像，所述目标图像是通过所述终端设备采集的；所述得到所述待识别对象的身份识别结果之后，所述方法还包括：向所述终端设备返回所述待识别对象的身份识别结果。
10、本申请还提供了一种图像识别处理装置。所述装置包括：
11、获取模块，用于获取待识别对象的目标图像，所述目标图像包含所述待识别对象对应的目标区域图像；
12、环境识别模块，用于识别所述目标图像对应的目标环境类别，不同的环境类别用于表征不同的环境光场景，所述目标环境类别是基于所述目标图像所对应的环境光场景的颜色特征确定的，所述颜色特征至少用于表征所述环境光场景的环境色度信息；
13、身份识别模块，用于基于所述目标环境类别获取与所述目标图像匹配的目标身份识别算法，根据目标身份识别算法对所述目标图像进行身份识别，得到所述待识别对象的身份识别结果，其中不同的环境类别对应不同的身份识别算法。
14、在其中一个实施例中，环境识别模块具体用于：提取目标图像的颜色特征，其中，目标图像的颜色特征至少用于表征目标图像对应的环境光场景的环境色度信息；基于目标图像的颜色特征，确定目标图像对应的目标环境类别。
15、在其中一个实施例中，环境识别模块具体还用于：将目标图像的颜色特征输入预先获取的图像分类模型，得到图像分类模型输出的目标图像对应的目标环境类别，图像分类模型是基于样本图像的颜色特征和环境类别标签训练得到的，不同的环境类别标签用于表征不同的环境光场景，样本图像的颜色特征至少用于表征样本图像对应的环境光场景的环境色度信息。
16、在其中一个实施例中，环境识别模块具体还用于：获取目标图像的像素点rgb值；根据目标图像的像素点rgb值分布确定目标图像的色调信息；将目标图像的像素点rgb值转换为目标图像的明度值；根据目标图像的明度值和目标图像的色调信息，构造目标图像的颜色特征向量，得到目标图像的颜色特征。
17、在其中一个实施例中，环境识别模块具体还用于：将目标图像的像素点rgb值映射到rgb坐标系中；通过预设色调的色彩空间和目标图像的像素点rgb值，在rgb坐标系中确定像素点最多的目标色彩空间；将目标色彩空间所对应的色调，确定为目标图像的色调信息。
18、在其中一个实施例中，目标图像的颜色特征包括目标图像的明度值和目标图像的色调信息；环境识别模块具体还用于：若目标图像的明度值小于预设的第一阈值，且目标图像的色调信息与预设的第一色调匹配时，确定目标图像对应的目标环境类别为暗光类别，第一色调用于表征暗光类别图像所对应的色调信息；若目标图像的明度值大于预设的第二阈值，且目标图像的色调信息与预设的第二色调匹配时，确定目标图像对应的目标环境类别为白光类别，其中，第二阈值大于或等于第一阈值，第二色调用于表征白光类别图像所对应的色调信息；若目标图像的色调信息与预设的第一色调不匹配，且与预设的第二色调也不匹配时，确定目标图像对应的目标环境类别为杂光类别。
19、在其中一个实施例中，环境识别模块具体还用于：在确定目标图像对应的目标环境类别为杂光类别之后，根据目标图像的色调信息，确定与色调信息匹配的颜色类别，其中，颜色类别包括红色类别、橙色类别、黄色类别、绿色类别、青色类别、蓝色类别和紫色类别中的任一种；将颜色类别确定为目标图像对应的目标环境类别下的子类别。
20、在其中一个实施例中，目标图像中携带有目标图像采集设备的设备标识，目标图像通过目标图像采集设备采集得到；则环境识别模块还用于：基于预先建立的图像采集设备的设备标识与环境类别之间的对应关系，确定与目标图像采集设备的设备标识匹配的环境类别，将与目标图像采集设备的设备标识匹配的环境类别确定为目标图像对应的目标环境类别，图像采集设备的设备标识与环境类别之间的对应关系，是基于图像采集设备所处环境的环境光场景的颜色特征所确定的环境类别，而建立的与设备标识之间的对应关系。
21、在其中一个实施例中，环境识别模块具体还用于：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像识别处理方法，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，所述识别所述目标图像对应的目标环境类别，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像的颜色特征，确定所述目标图像对应的目标环境类别，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标图像的颜色特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像的像素点RGB值分布确定所述目标图像的色调信息，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标图像的颜色特征包括所述目标图像的明度值和所述目标图像的色调信息；所述基于所述目标图像的颜色特征，确定所述目标图像对应的目标环境类别，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标图像对应的目标环境类别为杂光类别之后，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像中携带有目标图像采集设备的设备标识，所述目标图像通过所述目标图像采集设备采集得到；所述识别
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求2或9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像的颜色特征，确定所述图像是否存在环境光干扰，包括：
12.根据权利要求3或9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述目标图像中包括红外光图像和彩色图像；所述基于所述目标环境类别获取与所述目标图像匹配的目标身份识别算法，根据目标身份识别算法对所述目标图像进行身份识别，得到所述待识别对象的身份识别结果，包括：
14.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述目标图像中包括红外光图像和彩色图像；所述基于所述目标环境类别获取与所述目标图像匹配的目标身份识别算法，根据目标身份识别算法对所述目标图像进行身份识别，得到所述待识别对象的身份识别结果，包括：
15.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述目标图像中包括红外光图像；所述基于所述目标环境类别获取与所述目标图像匹配的目标身份识别算法，根据目标身份识别算法对所述目标图像进行身份识别，得到所述待识别对象的身份识别结果，包括：
16.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述图像识别处理方法应用于资源转移场景；所述获取待识别对象的目标图像，包括：
17.一种图像识别处理装置，其特征在于，所述装置包括：
18.一种计算机设备，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16中任一项所述的方法的步骤。
19.一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16中任一项所述的方法的步骤。
20.一种计算机程序产品，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16中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像识别处理方法，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，所述识别所述目标图像对应的目标环境类别，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像的颜色特征，确定所述目标图像对应的目标环境类别，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标图像的颜色特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像的像素点rgb值分布确定所述目标图像的色调信息，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标图像的颜色特征包括所述目标图像的明度值和所述目标图像的色调信息；所述基于所述目标图像的颜色特征，确定所述目标图像对应的目标环境类别，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标图像对应的目标环境类别为杂光类别之后，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像中携带有目标图像采集设备的设备标识，所述目标图像通过所述目标图像采集设备采集得到；所述识别所述目标图像对应的目标环境类别，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求2或9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像的颜色特征，确定所述图像是否存在环境光干扰，包括：
12.根据权利要求3或9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：王少鸣，郭润增，侯锦坤，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。