[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习和计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理、人脸图像识别等场景。实现方案为：对场景信息分析，得到模型标识和模型调用信息，根据模型标识，从多个候选识别模型中确定初始识别模型，根据模型调用信息配置初始识别模型的调用关系，以生成目标识别模型，根据目标识别模型和参考识别模型对初始图像进行活体识别。能够有效地简化不同识别模型之间调用关系的配置操作，使得不同识别模型之间形成的识别处理逻辑能够有效地适配于人脸图像处理和识别等场景的个性化识别需求，从而可以有效提升图像识别效果。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习和计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理、人脸图像识别等场景，尤其涉及一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术，以及机器学习、深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

相关技术中，通常是针对识别场景开发活体识别模型，以支撑该识别场景中的活体识别任务。

发明内容

本公开提供了一种图像识别方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

根据本公开的第一方面，提供了一种图像识别方法，包括：获取初始图像和场景信息；对所述场景信息进行分析，得到模型标识和模型调用信息；根据所述模型标识，从多个候选识别模型中确定出初始识别模型；根据所述模型调用信息配置所述初始识别模型的调用关系，以生成目标识别模型；以及根据所述目标识别模型和参考识别模型对所述初始图像进行活体识别，其中，在进行活体识别时，所述目标识别模型基于所述调用关系调用所述参考识别模型，所述参考识别模型属于所述多个候选识别模型。

根据本公开的第二方面，提供了一种图像识别装置，包括：获取模块，用于获取初始图像和场景信息；分析模块，用于对所述场景信息进行分析，得到模型标识和模型调用信息；确定模块，用于根据所述模型标识，从多个候选识别模型中确定出初始识别模型；生成模块，用于根据所述模型调用信息配置所述初始识别模型的调用关系，以生成目标识别模型；以及识别模块，用于根据所述目标识别模型和参考识别模型对所述初始图像进行活体识别，其中，在进行活体识别时，所述目标识别模型基于所述调用关系调用所述参考识别模型，所述参考识别模型属于所述多个候选识别模型。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开第一方面实施例的图像识别方法。

根据本公开的第四方面，提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行本公开第一方面实施例的图像识别方法。

根据本公开的第五方面，提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，当计算机程序由处理器执行时实现本公开第一方面实施例的图像识别方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开第一实施例的示意图；

图2是根据本公开第二实施例的示意图；

图3是根据本公开实施例的活体检测流程示意图；