[发明专利]提取特征的方法和装置、物体识别的方法和装置

说明书

本申请提供了一种提取特征的方法和装置、物体识别的方法和装置。所述提取特征的方法包括：对物体图像或对物体图像进行卷积得到的特征图进行卷积；将对物体图像或特征图卷积的结果进行线性变换；将所述线性变换的结果作为三维形变模型的输入，三维形变模型的输出为在物体图像中待提取特征的位置点；按照三维形变模型输出的位置点，在物体图像或对物体图像进行卷积得到的特征图上提取特征。本申请降低了物体识别成本，提高了物体识别效率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种在物体图像中提取特征的方法和装置、物体识别的方法和装置。

背景技术

目前，物体识别技术获得了广泛的应用。这里的物体是指有稳定轮廓的物体，如人脸、汽车车牌等。物体识别是基于物体特征信息进行身份识别的一种识别技术。以人脸识别为例，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像或视频流中跟踪人脸，进而对跟踪到的人脸进行脸部的特征提取，与样本人脸集中各个人脸的特征进行比对等，从而进行人脸识别。

物体的识别一般分为四步：1)物体的定位，即在带有物体的待识别图像中定位出物体；2)在定位出的物体的中标出待提取特征的位置点；3)在标出的位置点处提取特征，例如在标出的位置点附近按一定规则提取若干个像素的像素值；4)将各位置点提取的特征与样本物体图像集中的样本物体图像中提取的特征进行比对，从而识别出物体。现有技术中在第2步在定位出的物体中标出待提取特征的位置点需构建一个训练集，并对训练中的样本按照某种规则逐一标注，例如规定在图像的左侧眉毛的距左侧眉毛的最左端1/6、1/3、1/2、2/3处分别都一个待提取特征的位置点，则需逐一测量并标注，标注成本极高，精度不高，影响物体的识别的准确率。

发明内容

本发明解决的技术问题之一是降低物体识别成本，提高物体识别效率。

根据本申请的一个实施例，提供了一种在物体图像中提取特征的方法，包括：对物体图像或对物体图像进行卷积得到的特征图进行卷积；将对物体图像或特征图卷积的结果进行线性变换；将所述线性变换的结果作为三维形变模型的输入，三维形变模型的输出为在物体图像中待提取特征的位置点；按照三维形变模型输出的位置点，在物体图像或对物体图像进行卷积得到的特征图上提取特征。

根据本申请的一个实施例，提供了一种物体的识别方法，包括：获取物体图像；在获取的物体图像中、以及在样本物体图像集合的样本物体图像中提取特征，其中所述特征是在对待提取特征的物体图像或对待提取特征的物体图像的卷积后的特征图进行卷积、线性变换、并经三维形变模型处理得到的位置点上提取出的；基于获取的物体图像中提取的特征和样本物体图像中提取的特征的比较，识别获取的物体图像中的物体。

根据本申请的一个实施例，提供了一种在物体图像中提取特征的装置，包括：存储器，用于存储计算机可读程序指令；处理器，用于执行存储器中存储的计算机可读程序指令，以执行：对物体图像或对物体图像进行卷积得到的特征图进行卷积；将对物体图像或特征图卷积的结果进行线性变换；将所述线性变换的结果作为三维形变模型的输入，三维形变模型的输出为在物体图像中待提取特征的位置点；按照三维形变模型输出的位置点，在物体图像或对物体图像进行卷积得到的特征图上提取特征。

根据本申请的一个实施例，提供了一种物体的识别装置，包括：存储器，用于存储计算机可读程序指令；处理器，用于执行存储器中存储的计算机可读程序指令，以执行：获取物体图像；在获取的物体图像中、以及在样本物体图像集合的样本物体图像中提取特征，其中所述特征是在对待提取特征的物体图像或对待提取特征的物体图像的卷积后的特征图进行卷积、线性变换、并经三维形变模型处理得到的位置点上提取出的；基于获取的物体图像中提取的特征和样本物体图像中提取的特征的比较，识别获取的物体图像中的物体。

根据本申请的一个实施例，提供了一种在物体图像中提取特征的装置，包括：

第一卷积层单元，对物体图像或对物体图像进行卷积得到的特征图进行卷积；