[发明专利]对象验证方法、装置和电子设备

说明书

本发明实施例提供一种对象验证方法、装置和电子设备。一种对象验证方法，包括：从第一图像和第二图像，获取目标对象的若干个对象区域的特征相似度数据以及关注度数据；根据若干个所述对象区域的特征相似度数据以及各个所述对象区域的关注度数据，确定所述第一图像中的目标对象和所述第二图像中的目标对象是否为相同的目标对象。在对图像进行对象验证的过程中，引入对象区域的关注度数据，以体现各个对象区域在对象识别、对象验证中的重要性，因此针对例如对象局部区域被遮挡的非正常拍摄图像，能够降低被遮挡区域的评估价值或忽略被遮挡区域，从而能够更为准确地执行对象验证。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种对象验证方法、装置和电子设备。

背景技术

在信息化时代，信息的安全性与真实性显得尤为重要，已成为信息处理的基础和保障。作为一种行之有效的信息审核技术，信息验证技术在包括安防、电商、金融、社交等的各个领域，具有广泛的应用前景。

随着深度学习技术的发展，基于图像的对象验证技术的性能也有了显著的提高。然而，在现实场景中，经常出现被拍摄的对象有局部区域被遮挡的情况，例如，人物的面部带有墨镜或口罩或者被手和其他物体所遮挡。对象局部区域被遮挡会严重影响神经网络提取到的深度特征的准确性，从而影响对象特征相似度的判断。

发明内容

本发明实施例的目的在于，提供一种基于图像进行对象验证的技术。

根据本发明实施例的一方面，提供一种对象验证方法，包括：从第一图像和第二图像，获取目标对象的若干个对象区域的特征相似度数据以及各个所述对象区域的关注度数据；所述特征相似度数据为所述第一图像和所述第二图像中相应的对象区域的图像特征的相似度信息；所述关注度数据用于表示所述目标对象的对象区域在进行对象比对时的权重信息；根据若干个所述对象区域的特征相似度数据以及各个所述对象区域的关注度数据，确定所述第一图像中的目标对象和所述第二图像中的目标对象是否为相同的目标对象。

可选地，所述从第一图像和第二图像，获取目标对象的若干个对象区域的特征相似度数据包括：获取从第一图像提取到的若干个对象区域的第一区域图像，并且获取从第二图像提取到的相应对象区域的若干个第二区域图像；根据若干个所述第一区域图像和相应对象区域的第二区域图像分别获取各个所述对象区域的特征相似度数据。

可选地，所述根据若干个所述第一区域图像和相应对象区域的第二区域图像分别获取各个所述对象区域的特征相似度数据包括：获取若干个所述第一区域图像各自的所述目标对象的第一对象特征表达数据以及若干个所述第二区域图像各自的所述目标对象的第二对象特征表达数据；根据各所述对象区域对应的第一对象特征表达数据和第二对象特征表达数据计算各个所述对象区域的特征相似度数据。

可选地，所述获取若干个所述第一区域图像各自的目标对象的第一对象特征表达数据包括：通过用于从图像提取对象特征的第一深度神经网络，分别获取若干个所述第一区域图像各自的目标对象的第一对象特征表达数据；所述获取若干个所述第二区域图像各自的目标对象的第二对象特征表达数据包括：通过所述第一深度神经网络，获取若干个所述第二区域图像各自的目标对象的第二对象特征表达数据。

可选地，所述第一深度神经网络具有多个第一卷积层、从所述第一卷积层并行分出的分别与若干个所述对象区域对应的多个第二卷积层和多个第一全连接层。

可选地，所述从第一图像和第二图像，获取目标对象的若干个对象区域的关注度数据包括：通过用于检测对象区域的关注度的第二深度神经网络，从所述第一图像和第二图像获取各个所述对象区域的关注度数据。

可选地，所述各个所述对象区域的关注度数据为长度与所述对象区域的个数相匹配的特征向量。