[发明专利]一种照片识别方法、装置及系统

权利要求书

1.一种照片识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别照片；

对所述待识别照片中的待识别物体进行方向检测处理，得到照片的旋转角度；

依据所述旋转角度将相应的待识别照片反向旋转相应的旋转角度，得到转正后的待识别照片；

对所述转正后的待识别照片中的待识别物体进行物体识别。

2.根据权利要求1所述的照片识别方法，其特征在于，所述对所述待识别照片中的待识别物体进行方向检测处理，得到照片的旋转角度的过程为：

采用预先建立的CNN卷积神经网络照片方向检测模型对所述待识别照片中的待识别物体进行方向检测处理，得到照片的旋转角度；

所述CNN卷积神经网络照片方向检测模型的训练过程为：

依据历史照片对CNN卷积神经网络进行训练得到所述CNN卷积神经网络照片方向检测模型。

3.根据权利要求2所述的照片识别方法，其特征在于，所述依据历史照片对CNN卷积神经网络进行训练得到CNN卷积神经网络照片方向检测模型过程为：

获取各个历史照片；

将各个所述历史照片分别从正向旋转90°、180°和270°，得到相应的0°照片、90°照片、180°照片及270°照片；所述0°照片为所述历史照片的正向照片；

依据每个所述历史照片对应的0°照片、90°照片、180°照片及270°照片得到与相应的历史照片对应的训练集；

分别对各个所述训练集中的各个照片进行标记，得到各个标记后的训练集；

依据各个标记后的训练集对CNN卷积神经网络进行训练得到所述CNN卷积神经网络照片方向检测模型。

4.根据权利要求3所述的照片识别方法，其特征在于，所述对所述转正后的待识别照片中的待识别物体进行物体识别的过程为：

S141：对所述转正后的待识别照片中的内容进行识别，判断是否识别出待识别物体，如果是，则进入S142；否则，识别失败；

S142：提取所述待识别物体的物体特征；

S143：依据所述物体特征到数据库中进行特征匹配，找到与所述物体特征匹配的物体；

S141：获取并返回与所述物体对应的物体信息。

5.根据权利要求4所述的照片识别方法，其特征在于，所述提取所述待识别物体的物体特征的过程为：

获取所述待识别物体的大小及位置信息；

依据所述待识别物体的大小及所述位置信息裁剪出所述待识别物体；

从所述裁剪出的待识别物体中提取出所述待识别物体的物体特征。

6.根据权利要求4所述的照片识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

识别失败后生成识别失败信息；

将所述识别失败信息进行返回。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的照片识别方法，其特征在于，所述待检测物体为人脸。

8.一种照片识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待识别照片；

检测模块，用于对所述待识别照片中的待识别物体进行方向检测处理，得到照片的旋转角度；

旋转模块，用于依据所述旋转角度将相应的待识别照片反向旋转相应的旋转角度，得到转正后的待识别照片；

识别模块，用于对所述转正后的待识别照片中的待识别物体进行物体识别。

9.根据权利要求7所述的照片识别装置，其特征在于，所述识别模块包括：

判断单元，用于对所述转正后的待识别照片中的内容进行识别，判断是否识别出待识别物体，如果是，则触发提取单元；

所述提取单元，用于提取所述待识别物体的物体特征；

匹配单元，用于依据所述物体特征到数据库中进行特征匹配，找到与所述物体特征匹配的物体；

返回单元，用于获取并返回与所述物体对应的物体信息。

10.一种照片识别系统，其特征在于，包括如权利要求8或9任意一项所述的照片识别装置。