【技术实现步骤摘要】
本专利技术图像识别，具体涉及一种图像识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、图像识别技术是当前人工智能领域的研究和应用热点。在图像识别技术中，用户建立一个初始图像识别网络，然后通过标注好的数据集不断训练该初始图像识别网络，使该初始图像识别网络对图像的分类结果越来越接近标注好的数据结果，从而得到对应的图像识别网络。在图像识别网络中，通常一个识别任务作为一个模型进行图像识别，这样，在需要进行多属性识别时，则需要对单独的属性设计网络以及准备单独的训练数据，从而导致模型数据量多，参数计算时间长、计算开销大以及训练过程麻烦。即：现有的图像识别技术中，由于多属性识别通过多个识别网络进行，使得多属性识别需要对应训练多个识别网络，进而多个训练数据集，图像识别效率较低。
2、且特别在人脸识别任务中，不同光照对人脸识别的识别结果影响较大，现有技术中采集人脸的光照不变特征、实施光照模式标准化等技术手段进行光照预处理，以减轻不同光照模式对人脸识别的影响，但其仍无法消除光照模式对识别结果的影响，进而导致识别准确率较低。
3、亟须提...
【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，用于基于训练完备的目标图像识别模型对待识别图像进行识别，获得识别结果；所述目标图像识别模型包括光照识别模块、共享特征提取模块以及至少一个任务识别模块，各所述任务识别模块包括不同光照模式下的多个任务识别子模块；
2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述至少一个任务识别模块包括人脸识别模块、物体检测模块以及场景分类模块。
3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，在所述基于训练完备的目标图像识别模型对待识别图像进行识别，获得识别结果之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的图像识别方...
【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，用于基于训练完备的目标图像识别模型对待识别图像进行识别，获得识别结果；所述目标图像识别模型包括光照识别模块、共享特征提取模块以及至少一个任务识别模块，各所述任务识别模块包括不同光照模式下的多个任务识别子模块；
2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述至少一个任务识别模块包括人脸识别模块、物体检测模块以及场景分类模块。
3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，在所述基于训练完备的目标图像识别模型对待识别图像进行识别，获得识别结果之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述共享特征提取模块包括第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第三卷积层、第二池化层、第四卷积层、第五卷积层以及第三池化层；所述基于所述共享特征提取模块对所述待识别图像进行共享特征提取，获得图像共享特征，包括：
5.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述人脸识别模块包括下卷积单元、上卷积单元、调整层以及人脸全连接层；所述基于所述目标任务子模块对所述图...
【专利技术属性】
技术研发人员：华仙军，吴远鹏，卢锋，高山，位明念，
申请(专利权)人：湖北君信达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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