智能图像处理方法及服务器技术

本公开涉及一种智能图像处理方法及服务器，该方法在实施过程中会注释越来越多基于非异常人脸的显著性评价确定出的初始显著性评价，而且在应对不同场景时，事先采集的初始显著性评价最大可能地可以反映这些人脸的正常显著性，从而根据确定出的辅助显著性评价，可以使得分析目标人脸是否为异常人脸的分析结果更为准确可信。果更为准确可信。果更为准确可信。

【技术实现步骤摘要】
智能图像处理方法及服务器


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及智能图像处理方法及服务器。

技术介绍

[0002]现目前，科学技术的不断进步使得图像处理的功能越来越完善。即便如此，在实际实施时，专利技术人仍然发现相关的图像处理技术还存在一些问题，比如难以保障异常人脸的分析结果的准确度和可信度。

技术实现思路

[0003]为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了一种智能图像处理方法及服务器。
[0004]本申请提供了一种智能图像处理方法，应用于智能图像处理服务器，所述方法至少包括：确定目标人脸的第一分布标签和所述目标人脸对应的显著性评价；判断事先采集的场景图像中是否存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价；若是，通过事先采集的第一分布标签相匹配的初始显著性评价和所述显著性评价确定用于确定目标人脸是否为异常目标人脸的辅助显著性评价，通过所述辅助显著性评价确定所述目标人脸是否为异常目标人脸，并在目标人脸不为异常目标人脸时，将辅助显著性评价作为第一分布标签相匹配的初始显著性评价标记至所述场景图像。
[0005]优选的，所述确定目标人脸的第一分布标签包括：获取所述目标人脸在目标区域时所确定的所述目标人脸的第一视觉内容和第二视觉内容；结合设定的映射列表将所述第一视觉内容中所述目标人脸的第二分布标签进行映射，得到所述第一分布标签，所述映射列表用于将所述第一视觉内容中的分布标签与所述第二视觉内容中的分布标签进行相互映射。
[0006]优选的，所述第一分布标签为所述目标人脸在第二视觉内容中所对应的分布情况的语义内容；所述确定所述目标人脸对应的显著性评价，包括：通过所述分布情况中各约束区域上的显著性评价确定所述目标人脸对应的显著性评价。
[0007]优选的，所述判断事先采集的场景图像中是否存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价包括：通过所述第一分布标签确定用于遍历第一分布标签相匹配的初始显著性评价的遍历条件；判断事先采集的场景图像中是否存在处于所述遍历条件内的目标约束区域对应的初始显著性评价，若是，则确定事先采集的场景图像中存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价，否则，确定事先采集的场景图像中不存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价。
[0008]优选的，所述第一分布标签为所述目标人脸在第二视觉内容中所对应的分布情况的语义内容；将所述显著性评价作为第一分布标签相匹配的初始显著性评价注释至所述场景图像包括：将目标区域中的核心约束区域和所述显著性评价对应注释至所述场景图像；所述将辅助显著性评价作为第一分布标签相匹配的初始显著性评价标记至所述场景图像包括：若所述场景图像中不存在所述核心约束区域，将所述核心约束区域和所述辅助显著性评价对应注释至所述场景图像；若所述场景图像中存在所述核心约束区域，当所述核心约束区域对应的初始显著性评价与所述辅助显著性评价不同时，将所述核心约束区域对应的初始显著性评价调整为所述辅助显著性评价。
[0009]本申请还提供了一种智能图像处理服务器，包括存储器、处理器和网络模块；其中，所述存储器、所述处理器和所述网络模块之间直接或间接地电性连接；所述处理器通过从所述存储器中读取计算机程序并运行以实现上述方法。
[0010]本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述方法。
[0011]本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。
[0012]本申请实施例中，可以确定目标人脸的第一分布标签和所述目标人脸对应的显著性评价，显著性评价可以反映目标人脸的显著性，可以判断事先采集的场景图像中是否存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价，若存在，可以通过事先采集的第一分布标签相匹配的初始显著性评价和所述显著性评价确定辅助显著性评价，通过所述辅助显著性评价确定所述目标人脸是否为异常目标人脸，并在目标人脸不为异常目标人脸时，辅助显著性评价可以反映非异常目标人脸的正常显著性，将辅助显著性评价作为第一分布标签相匹配的初始显著性评价标记至所述场景图像，该方式中，通过不断实施，会注释越来越多基于非异常人脸的显著性评价确定出的初始显著性评价，而且在应对不同场景时，事先采集的初始显著性评价最大可能地可以反映这些人脸的正常显著性，从而根据确定出的辅助显著性评价，可以使得分析目标人脸是否为异常人脸的分析结果更为准确可信。
附图说明
[0013]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并于说明书一起用于解释本申请的原理。
[0014]图1是本申请实施例提供的一种智能图像处理方法的流程图。
[0015]图2是本申请实施例提供的一种智能图像处理服务器的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0016]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0017]请结合参阅图1，本申请实施例提供了一种智能图像处理方法的流程示意图，应用于智能图像处理服务器，进一步地，该方法具体可以包括如下步骤S1和步骤S2所记录的内
容。
[0018]步骤S1、确定目标人脸的第一分布标签和所述目标人脸对应的显著性评价；判断事先采集的场景图像中是否存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价。
[0019]步骤S2、若是，通过事先采集的第一分布标签相匹配的初始显著性评价和所述显著性评价确定用于确定目标人脸是否为异常目标人脸的辅助显著性评价，通过所述辅助显著性评价确定所述目标人脸是否为异常目标人脸，并在目标人脸不为异常目标人脸时，将辅助显著性评价作为第一分布标签相匹配的初始显著性评价标记至所述场景图像。
[0020]在另外的一些实施例中，所述确定目标人脸的第一分布标签包括：获取所述目标人脸在目标区域时所确定的所述目标人脸的第一视觉内容和第二视觉内容；结合设定的映射列表将所述第一视觉内容中所述目标人脸的第二分布标签进行映射，得到所述第一分布标签，所述映射列表用于将所述第一视觉内容中的分布标签与所述第二视觉内容中的分布标签进行相互映射。
[0021]在另外的一些实施例中，所述第一分布标签为所述目标人脸在第二视觉内容中所对应的分布情况的语义内容；所述确定所述目标人脸对应的显著性评价，包括：通过所述分布情况中各约束区域上的显著性评价确定所述目标人脸对应的显著性评价。
[0022]在另外的一些实施例中，所述判断事先采集的场景图像中是否存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价包括：通过所述第一分布标签确定用于遍历第一分布标签相匹配的初始显著性评价的遍历条件；判断事先采集的场景图像中是否存在处于所述遍历条件内的目标约束区域对应的初始显著性评价，若是，则确定事先采集的场景图像中存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价，否则，确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能图像处理方法，其特征在于，应用于智能图像处理服务器，所述方法至少包括：确定目标人脸的第一分布标签和所述目标人脸对应的显著性评价；判断事先采集的场景图像中是否存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价；若是，通过事先采集的第一分布标签相匹配的初始显著性评价和所述显著性评价确定用于确定目标人脸是否为异常目标人脸的辅助显著性评价，通过所述辅助显著性评价确定所述目标人脸是否为异常目标人脸，并在目标人脸不为异常目标人脸时，将辅助显著性评价作为第一分布标签相匹配的初始显著性评价标记至所述场景图像。2.如权利要求1所述的智能图像处理方法，其特征在于，所述确定目标人脸的第一分布标签包括：获取所述目标人脸在目标区域时所确定的所述目标人脸的第一视觉内容和第二视觉内容；结合设定的映射列表将所述第一视觉内容中所述目标人脸的第二分布标签进行映射，得到所述第一分布标签，所述映射列表用于将所述第一视觉内容中的分布标签与所述第二视觉内容中的分布标签进行相互映射。3.如权利要求1所述的智能图像处理方法，其特征在于，所述第一分布标签为所述目标人脸在第二视觉内容中所对应的分布情况的语义内容；所述确定所述目标人脸对应的显著性评价，包括：通过所述分布情况中各约束区域上的显著性评价确定所述目标人脸对应的显著性评价。4.如权利要求1所述的智能图像处理方法，其特征在于，所述判断事先采集的场景图像中是否存在第一分布标签相匹配的初始显著性评价包括：通过所述第一分布标签确定用于遍历第一分布标签相匹配的初始显著性评价...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建国，
申请(专利权)人：创域智能常熟网联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：