[发明专利]一种模型训练及图像处理方法、装置、终端及存储介质

说明书

本发明提供了一种模型训练及图像处理方法、装置、终端及存储介质，该图像处理方法包括：获取具有第一类型标签的第一类型图像，以及具有第二类型标签的第二类型图像；根据所述第一类型图像和所述第一类型图像的所述第一类型标签，以及根据所述第二类型图像和所述第二类型图像的所述第二类型标签，对神经网络模型作训练。本发明可以使得训练后的神经网络模型难以识别到第一类型图像中对象的真实身份，只可以识别到其伪身份，从而到达对特定人群进行身份保护的目的。

技术领域

本发明属于图像处理领域，特别是涉及一种模型训练及图像处理方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

目前，人脸识别系统可以为一张待识别人脸图像提取人脸特征，通过该人脸特征来识别该人脸图像中的用户身份。因此，人脸识别系统被广泛应用到各个领域(例如寻人、反恐、公安等)中进行人脸识别。

但是，出于各种特殊原因的考虑，有些用户在一些场景下不希望被识别到身份。那么如果该人脸识别系统被不法分子盗用，则该人脸识别系统容易被用于对特殊身份的人物的人脸识别，从而容易利用公共场合的图像信息进行身份识别，进而定位到特殊身份的人物的位置，对这些特殊用户造成一定的安全风险。

因此，相关技术中的人脸识别系统存在着难以对某些特殊对象的身份进行保护的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种模型训练及图像处理方法、装置、终端及存储介质，以便解决相关技术中的人脸识别系统所存在的难以对某些特殊对象的身份进行保护的问题。

依据本发明实施例的第一方面，提供了一种模型训练方法，该方法可以包括：

获取具有第一类型标签的第一类型图像，以及具有第二类型标签的第二类型图像；

根据所述第一类型图像和所述第一类型图像的所述第一类型标签，以及根据所述第二类型图像和所述第二类型图像的所述第二类型标签，对神经网络模型作训练。

依据本发明实施例的第二方面，提供了一种图像处理方法，该方法可以包括：

采用身份识别模型提取待识别图像中目标拍摄对象的目标特征向量；

根据已知身份的多个候选图像各自的候选特征向量，以及所述目标特征向量，确定所述目标拍摄对象的目标身份，其中，每个所述候选特征向量为采用所述身份识别模型对所述多个候选图像分别提取的特征向量，所述多个候选图像包括第一类型图像和第二类型图像；

其中，所述身份识别模型为根据第一类型图像和所述第一类型图像的第一类型标签，以及根据第二类型图像和所述第二类型图像的第二类型标签而训练得到的神经网络模型。

依据本发明实施例的第三方面，提供了一种模型训练装置，该装置可以包括：

获取模块，用于获取具有第一类型标签的第一类型图像，以及具有第二类型标签的第二类型图像；

第一训练模块，用于根据所述第一类型图像和所述第一类型图像的所述第一类型标签，以及根据所述第二类型图像和所述第二类型图像的所述第二类型标签，对神经网络模型作训练。

依据本发明实施例的第四方面，提供了一种图像处理装置，该装置可以包括：

提取模块，用于采用身份识别模型提取待识别图像中目标拍摄对象的目标特征向量；

确定模块，用于根据已知身份的多个候选图像各自的候选特征向量，以及所述目标特征向量，确定所述目标拍摄对象的目标身份，其中，每个所述候选特征向量为采用所述身份识别模型对所述多个候选图像分别提取的特征向量，所述多个候选图像包括第一类型图像和第二类型图像；

其中，所述身份识别模型为根据第一类型图像和所述第一类型图像的第一类型标签，以及根据第二类型图像和所述第二类型图像的第二类型标签而训练得到的神经网络模型。