[发明专利]对象图像的识别方法及装置

说明书

本公开涉及图像处理技术领域，提供了一种对象图像的识别方法及装置，该方法包括：获取对象图像的初始特征向量矩阵，对象图像包括正常对象图像或遮挡对象图像；根据对象图像的初始特征向量矩阵，确定对象图像的空间自相似特征向量矩阵；根据对象图像的初始特征向量矩阵，确定对象图像的通道自相似特征向量矩阵；根据对象图像的空间自相似特征向量矩阵和对象图像的通道自相似特征向量矩阵，确定对象图像的空间通道融合特征向量矩阵；根据对象图像的空间通道融合特征向量矩阵，确定用于标识对象的信息。本公开能够通过识别遮挡对象图像来确定对象图像的标识，提高对象识别模型的准确性和鲁棒性，为用户提供更好的标识识别服务。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种对象图像的识别方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，通过图像识别模型可以对对象图像进行处理，得到该对象图像的标识信息。但是，当通过该图像识别模型识别遮挡对象图像时，现有算法为了解决遮挡场景下的识别问题，从两方面进行解决，首先通过数据增强产生更多遮挡图像数据，然后通过在网络中加入对遮挡区域的掩码学习来降低遮挡区域的权重，这些算法没有解决遮挡场景下对象结构被破坏的问题，导致通过该图像识别模型得到的标识信息不够准确。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种对象图像的识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中没有解决遮挡场景下对象结构被破坏的问题，导致通过该图像识别模型得到的标识信息不够准确的技术问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种对象图像的识别方法，该方法包括：获取对象图像的初始特征向量矩阵，对象图像包括正常对象图像或遮挡对象图像；根据对象图像的初始特征向量矩阵，确定对象图像的空间自相似特征向量矩阵；根据对象图像的初始特征向量矩阵，确定对象图像的通道自相似特征向量矩阵；根据对象图像的空间自相似特征向量矩阵和对象图像的通道自相似特征向量矩阵，确定对象图像的空间通道融合特征向量矩阵；根据对象图像的空间通道融合特征向量矩阵，确定用于标识对象的信息。

本公开实施例的第二方面，提供了一种对象图像的识别装置，该装置包括：获取模块，用于获取对象图像的初始特征向量矩阵，对象图像包括正常对象图像或遮挡对象图像；第一确定模块，用于根据对象图像的初始特征向量矩阵，确定对象图像的空间自相似特征向量矩阵；第二确定模块，用于根据对象图像的初始特征向量矩阵，确定对象图像的通道自相似特征向量矩阵；第三确定模块，用于根据对象图像的空间自相似特征向量矩阵和对象图像的通道自相似特征向量矩阵，确定对象图像的空间通道融合特征向量矩阵；第四确定模块，用于根据对象图像的空间通道融合特征向量矩阵，确定用于标识对象的信息。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：获取对象图像的初始特征向量矩阵，对象图像包括正常对象图像或遮挡对象图像，根据对象图像的初始特征向量矩阵，确定对象图像的空间自相似特征向量矩阵，根据对象图像的初始特征向量矩阵，确定对象图像的通道自相似特征向量矩阵，根据对象图像的空间自相似特征向量矩阵和对象图像的通道自相似特征向量矩阵，确定对象图像的空间通道融合特征向量矩阵，根据对象图像的空间通道融合特征向量矩阵，确定用于标识对象的信息，以此方式可以在对象被遮挡的情况下，仍能够通过识别遮挡对象图像来确定对象图像的标识，提高对象识别模型的准确性和鲁棒性，为用户提供更好的标识识别服务。在对象不被遮挡时，基于对象图像的空间通道融合特征向量矩阵确定的标识信息更加准确。

附图说明