图像背景识别方法、装置及电子设备与流程

技术特征：
1.一种图像背景识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标人脸深度图像；对所述目标人脸深度图像进行前景背景分割，得到背景图像；根据所述背景图像对应的深度信息对所述背景图像进行角度矫正；对所述角度矫正后的背景图像进行特征提取，得到背景图像特征；基于所述背景图像特征进行背景图像识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标人脸深度图像的步骤，包括：通过ios前置摄像头采集目标人脸对应的目标人脸深度图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标人脸深度图像进行前景背景分割，得到背景图像的步骤，包括：将所述目标人脸深度图像输入至预设的前景背景分割模型，输出所述目标人脸深度图像对应的背景图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述目标人脸深度图像进行前景背景分割，得到背景图像的步骤之后，还包括：将分割后的前景图像的每个像素值置为同一指定像素值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述前景背景分割模型的训练过程如下：获取训练样本集；所述训练样本集中的每个样本为标注有背景图像标识的标准化的人脸深度图像；应用所述训练样本集中的样本对预设语义分割模型进行多尺度训练，得到所述前景背景分割模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取训练样本集的步骤，包括：获取多个初始人脸深度图像；针对每个所述初始人脸深度图像，分别对所述初始人脸深度图像中的rgb图像和d通道图像进行标准化处理，得到标准人脸深度图像；对每个所述标准人脸深度图像进行背景图像标识标注，得到训练样本集。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述初始人脸深度图像中的rgb图像和d通道图像进行标准化处理，得到标准人脸深度图像的步骤，包括：针对所述初始人脸深度图像中的rgb图像，利用imagenet图像集的均值和方差进行标准化处理；针对所述初始人脸深度图像中的d通道图像，将d通道对应像素值减去指定数值，得到标准人脸深度图像。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述背景图像对应的深度信息对所述背景图像进行角度矫正的步骤，包括：获取所述背景图像对应的d通道图像；将所述d通道图像输入预设参数提取器，得到六个参数；基于所述六个参数对所述背景图像进行仿射变换，以实现对所述背景图像的角度矫正。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设参数提取器包括输出层为6维的卷积神经网络mobilenet。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述背景图像特征进行背景图像识别的步骤，包括：计算所述背景图像特征与预设黑背景库中的黑背景特征间的相似度，当相似度超过阈值时，确定所述背景图像特征对应的背景图像为可疑黑背景。11.一种图像背景识别装置，其特征在于，所述装置包括：深度图像获取模块，用于获取目标人脸深度图像；背景分割模块，用于对所述目标人脸深度图像进行前景背景分割，得到背景图像；背景矫正模块，用于根据所述背景图像对应的深度信息对所述背景图像进行角度矫正；特征提取模块，用于对所述矫正后的背景图像进行特征提取，得到背景图像特征；背景识别模块，用于基于所述背景图像特征进行背景图像识别。12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至10任一项所述的方法。13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至10任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供了一种图像背景识别方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取目标人脸深度图像；对目标人脸深度图像进行前景背景分割，得到背景图像；根据背景图像对应的深度信息对背景图像进行角度矫正；对角度矫正后的背景图像进行特征提取，得到背景图像特征；基于背景图像特征进行背景图像识别。本申请基于人脸深度图像进行背景分割，可以提高分割的准确性，并利用背景图像的深度信息即D通道图像对背景图像进行角度矫正，基于矫正之后的图像进行特征提取和背景识别，可以进一步提高图像背景识别的准确率。别的准确率。别的准确率。


技术研发人员：周军
受保护的技术使用者：平安银行股份有限公司
技术研发日：2022.08.22
技术公布日：2022/11/18