[发明专利]图像识别方法及装置、电子设备、存储介质

说明书

本公开是关于一种图像识别方法及装置、电子设备、存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：通过第一采集设备获取第一类图像，所述第一采集设备包括近红外照相机；提取所述第一类图像的第一图像特征；将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离；根据所述特征距离与预设阈值，确定识别结果。本公开能够提高图像识别的准确率。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像识别方法、图像识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

人脸识别技术已经在安保、金融、交通等诸多领域得到广泛应用。但是在背光或者是照明条件不佳等场景中，使用基于可见光光谱成像的照相机获取的图像质量较差，无法看清人脸，不适合人脸比对识别。

为了解决上述问题，相关技术中大多采用近红外成像技术获取清晰的近红外图像，并将近红外图像转换为可见光图像进行人脸识别；除此之外，还可以通过特征融合的方式进行人脸识别。

但是，这些方法对提升人脸识别准确率作用有限，并且将近红外图像转换为可见光图像进行识别的方式，操作较为繁琐，从而导致图像识别效率低；将近红外图像转换为可见光图像进行识别的方式和通过特征融合进行人脸识别的方式的识别准确率较低，从而导致识别效果较差。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种图像识别方法及装置、电子设备、存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的图像识别准确率低的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供一种图像识别方法，包括：通过第一采集设备获取第一类图像，所述第一采集设备包括近红外照相机；提取所述第一类图像的第一图像特征；将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离；根据所述特征距离与预设阈值，确定识别结果。

在本公开的一种示例性实施例中，将所述第一图像特征与数据库中第二类图像的第二图像特征进行特征比较，获取特征距离包括：将所述第一图像特征以及所述第二图像特征输入识别模型，以获取所述特征距离。

在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：通过深度学习算法建立所述识别模型。

在本公开的一种示例性实施例中，通过深度学习算法建立所述识别模型包括：依次根据第一参数、第二参数以及第三参数对应的所述第一类图像和所述第二类图像对预设模型进行训练，以得到识别模型。

在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：通过第一图像特征以及第二图像特征计算图像识别性能指标，以确定所述识别模型。

在本公开的一种示例性实施例中，所述图像识别性能指标的计算公式包括：

其中，L为图像识别性能指标，为同一对象的第一图像特征与第二图像特征之间的距离，为不同对象的第一图像特征与第二图像特征之间的距离，m为距离超参数。

在本公开的一种示例性实施例中，所述识别模型包括第一特征提取器、第二特征提取器以及特征对比器。

在本公开的一种示例性实施例中，提取所述第一类图像的第一图像特征包括：将所述第一类图像输入第一特征提取器，得到初始图像特征；将所述初始图像特征输入特征转换器，得到所述第一图像特征。