图像识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114241544A(43)申请公布日2022.03.25(21)申请号202111348015.3G06K9/62(2022.01)(22)申请日2021.11.15(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦二层(72)发明人田昊田飞邹棹帆胡伟东陈龙(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201代理人单冠飞(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06V40/40(2022.01)G06V20/40(2022.01)G06V10/74(2022.01)权利要求书4页说明书16页附图7页(54)发明名称图像识别方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要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。CN114241544ACN114241544A权利要求书1/4页1.一种图像识别方法，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。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述场景信息进行分析，得到模型标识和模型调用信息，包括：根据所述场景信息确定目标检测平台，其中，所述目标检测平台用于部署所述目标识别模型和所述参考识别模型；确定所述目标检测平台的平台配置信息；以及根据所述平台配置信息，确定所述模型标识和模型调用信息。3.根据权利要求1所述的方法，所述目标识别模型用于对视频帧进行校验，所述初始图像由所述视频帧提取得到，所述参考识别模型用于对所述初始图像进行活体识别；其中，所述根据所述目标识别模型和所述参考识别模型对所述初始图像进行活体识别，包括：将所述视频帧输入至所述目标识别模型中，得到所述目标识别模型输出的视频校验信息；如果所述视频校验信息满足第一有效性条件，则将所述初始图像输入至所述参考识别模型中，得到所述参考识别模型输出的活体识别结果。4.根据权利要求3所述的方法，在所述将所述初始图像输入至所述参考识别模型中，得到所述参考识别模型输出的活体识别结果之前，还包括：对所述视频帧进行预处理，得到目标视频帧；对所述目标视频帧进行图像提取，得到所述初始图像。5.根据权利要求4所述的方法，所述参考识别模型的数量是多个，所述调用关系包括：与多个参考识别模型分别对应多个调用次序；其中，所述将所述初始图像输入至所述参考识别模型中，得到所述参考识别模型输出的活体识别结果，包括：将所述初始图像输入至第一参考识别模型中，得到所述第一参考识别模型输出的第一识别结果，其中，所述第一参考识别模型属于所述多个参考识别模型；将所述第一识别结果输入至第二参考识别模型中，得到所述第二参考识别模型输出的第二识别结果，其中，所述第二参考识别模型属于所述多个参考识别模型，且所述第一参考识别模型的调用次序在所述第二参考识别模型的调用次序之前；根据所述第一识别结果和所述第二识别结果，确定所述活体识别结果。6.根据权利要求5所述的方法，所述第一参考识别模型，用于对所述初始图像进行校验，所述初始图像的数量为多个；2CN114241544A权利要求书2/4页其中，所述将所述初始图像输入至第一参考识别模型中，得到所述第一参考识别模型输出的第一识别结果，包括：分别将多个所述初始图像输入至所述第一参考识别模型中，得到所述第一参考识别模型输出的多个图像校验信息；从多个所述初始图像中确定出目标图像，所述目标图像的图像校验信息满足第二有效性条件；确定与所述目标图像对应的跟踪信息，并将所述目标图像和所述跟踪信息共同作为所述第一识别结果，其中，所述跟踪信息是对所述目标图像中对象区域进行跟踪处理得到的信息。7.根据权利要求6所述的方法，所述目标图像的数量为多个；其中，所述将所述第一识别