[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一待比对图像、第二待比对图像、比对模型、相似度阈值和校正特征向量集；所述相似度阈值是预先经过修正处理后得到的阈值；

使用所述比对模型提取出所述第一待比对图像中的第一待比对对象的特征得到第一待比对特征向量，使用所述比对模型提取出所述第二待比对图像中的第二待比对对象的特征得到第二待比对特征向量；所述校正特征向量集中的特征向量所对应的属性类别包括第一属性类别集合；所述第一属性类别集合包括所述第一待比对对象的属性类别；

确定所述第一待比对特征向量与所述校正特征向量集中的特征向量之间的相似度得到第一相似度集，并确定所述第一相似度集中最大的n个相似度的和得到第一值；所述n为正整数；

计算所述第一待比对特征向量和所述第二待比对特征向量之间的第一相似度；

确定所述第一相似度与所述第一值之间的差，得到第二相似度；

依据所述第二相似度和所述相似度阈值之间的大小关系，确定所述第一待比对对象和所述第二待比对对象是否为同一个对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取第一待比对图像、第二待比对图像、比对模型、相似度阈值和校正特征向量集之前，所述方法还包括：

获取标定特征向量集和识别标准；所述标定特征向量集包括第一特征向量和第二特征向量；

确定所述标定特征向量集中每两个特征向量之间的相似度，得到包含第三相似度的第二相似度集；所述第三相似度为所述第一特征向量和所述第二特征向量之间的相似度；

确定所述第一特征向量与所述校正特征向量集中的特征向量之间的相似度得到第三相似度集，并确定所述第三相似度集中最大的k个相似度的和得到相似度修正值；所述k为正整数；

确定所述第三相似度与所述相似度修正值的差，得到第四相似度；

将所述第二相似度集中的所述第三相似度替换成所述第四相似度，得到修正相似度集；

依据所述识别标准和所述修正相似度集，得到所述相似度阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述校正特征向量集中的特征向量所对应的属性类别用于修正第一待比对对象的属性类别、所述第二待比对对象的属性类别、所述第一特征向量所对应的所述属性类别以及所述第二特征向量所对应的所述属性类别。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一属性类别集合为第二属性类别集合的子集；所述第二属性类别集合包括所述第一特征向量所对应的所述属性类别和所述第二特征向量所对应的所述属性类别。

5.根据权利要求2至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取标定特征向量集，包括：

获取标定图像集；

使用所述比对模型对所述标定图像集进行特征提取处理，得到所述标定特征向量集。

6.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一属性类别集合还包括所述第二待比对对象的属性类别，在所述确定所述第一相似度与所述第一值之间的差，得到第二相似度之前，所述方法还包括：

确定所述第二待比对特征向量与所述校正特征向量集中的特征向量之间的相似度得到第四相似度集，并确定所述第四相似度集中最大的m个相似度的和得到第二值；所述m为正整数；

依据所述第二值与所述第一值的和，得到第三值；

所述确定第一相似度与所述第一值之间的差，得到第二相似度，包括：

确定所述第一相似度与所述第三值之间的差，得到所述第二相似度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据所述第二值与所述第一值的和，得到第三值，包括：

获取修正力度系数；所述修正力度系数与所述比对模型识别属性为待识别属性的对象的难度呈正相关；所述待识别属性为所述第一待比对特征向量所对应的属性；

确定所述第二值与所述第一值的和，得到第四值；

确定所述第四值与所述修正力度系数的乘积，得到所述第三值。