本文实施例提供了一种指纹识别的方法、装置和电子设备，该方法包括:获取指纹传感器在第一曝光时间下采集的第一图像；根据所述第一图像，确定是否获取所述指纹传感器在第二曝光时间下采集的第二图像，所述第二曝光时间和所述第一曝光时间连续，所述第二曝光时间的长度大于或等于所述第一曝光时间的长度；在确定不获取所述第二图像的情况下，根据所述第一图像，进行指纹识别；或者，在确定获取所述第二图像的情况下，根据所述第一图像和所述第二图像，进行指纹识别。本申请实施例的方法、装置和电子设备，能够兼顾解锁率和解锁时间，从而可以提高用户的解锁体验。

本技术涉及图像处理技术领域，具体公开了一种图像识别方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，通过在视觉感知模型中添加图像特征调整网络，在利用多分辨率图像样本迭代训练视觉感知模型的过程中，利用图像特征调整网络从空间维度和通道维度上将不同分辨率的图像特征调整至与基准图像特征对齐，并随着视觉感知模型对不同分辨率的感知损失值优化图像特征调整网络的参数，不仅能降低不同分辨率之间的干扰，也能使视觉感知模型在迭代训练过程中对图像特征调整带来的细节信息损失进行补偿，获得处理多种分辨率的图像的能力，得到可以处理多分辨率输入图像的视觉感知模型，能够在执行图像识别任务时对不同分辨率图像均能保证高精度的图像识别结果。

 本技术公开了一种图像超分辨率重建方法及系统，涉及图像处理的技术领域。所述方法包括以下步骤:获取图像数据，并对所述图像数据进行预处理；构建超分辨率网络模型，并将预处理后的图像数据划分为训练集与测试集，利用训练集对所述超分辨率网络模型进行图像超分辨率重建训练，利用测试集对训练后的超分辨率网络模型进行测试，测试通过后得到训练好的的超分辨率网络模型；利用训练好的超分辨率网络模型对待超分的图像数据进行超分辨率重建，并输出重建得到的超分辨率图像。通过本发明的方法与系统，能够在图像重建过程中充分利用图像中不同位置的关键信息，避免了因固定窗口大小而遗漏重要特征的情况，有效提高图像重构的效果。

 本技术涉及计算机视觉领域，公开了一种基于多特征融合与多任务学习的单侧面瘫多分支评估方法、系统、介质及设备，其包括:将采集到的正面人脸指定表情动作视频进行预处理后，保留可检测出人脸区域的视频帧；提取目标面神经分支区域的局部动态对称特征和极限动作状态下的全局静态人脸特征，并进行特征融合，融合的特征与全局静态人脸特征相加合并，得到合并后的共享特征；将共享特征同时输入分类子网络和回归子网络中，得到是否面瘫的分类概率值和面瘫严重程度的初步回归估计值，结合分类概率值与可学习参数，对初步回归估计值进行增强回归，得到最终回归估计值；对回归估计值进行数据后处理，得到最终的面瘫严重程度评估级别。

 本技术提供一种基于单目图像的浅浮雕三维重建方法，属于图像处理技术领域；利用数码相机采集浮雕图像，基于摄影测量方法生成包含3D坐标和RGB值的密集点云，建立包含单目图像及其语义，软边缘及深度标签的浅浮雕数据集。基于上述有标签数据训练软边缘强化的多任务神经网络框架，在该框架中同时提取单目图像中的语义，边缘和深度特征，通过多任务损失函数和边缘对比模块将语义和边缘特征作为深度估计任务的有效线索，增强模型对细节部分的深度估计能力提升三维重建的精度。本发明能够直接从一张单目浮雕照片中提取对应的软边缘和语义信息，辅助深度估计任务，增强其对边缘区域细节的捕捉能力，有效提升后续浅浮雕三维重建的精度。

 本技术公开一种基于多分支并行注意力模型的带钢表面缺陷检测方法，属于工业缺陷目标检测技术领域。以YOLOv8网络为基础，使用空间深度转换卷积替换其主干网络CSPDarkNet中所有下采样卷积，使用多分支并行注意力模块替换C2f模块，在主干网络后添加内特征交互模块，从而提高模型对带钢表面缺陷检测精度。本发明在略微增加模型参数的同时有效提升带钢表面缺陷的检测精度，相比于目前的带钢表面缺陷模型能更好的解决工业场景中背景干扰强、各类缺陷差异大、小缺陷数量多、易混淆缺陷目标等原因导致图像检测效果差的问题。

 本技术公开一种施工现场三维重建方法和装置、系统、存储介质，包括:基于塔吊在吊臂处布设激光雷达和IMU；基于IMU在塔吊运行状态下实时采集数据，获取位姿信息；基于激光雷达在塔吊运行状态下对施工现场进行扫描，获取现场三维点云信息；对所述现场三维点云信息和位姿信息进行预处理；对预处理后的现场三维点云数据和位姿信息进行融合，获取融合数据；对所述融合数据进行三维重建。采用本发明的技术方案，对施工现场进行三维重建，施工进度自动获取，降低人工主观的干扰，降低了成本，且提高了建图的效率。

 本技术涉及一种星载全色‑多光谱‑高光谱遥感影像的一体化融合方法，借助多光谱影像的特性，实现对多源输入影像中所包含的空间高频细节信息和鉴别性光谱信息的提纯，从而汇成两种纯净的特征分量即空间分量和光谱分量，用于后续重建；在光谱特征重建中，以聚合特征作为主支路，利用多尺度编码特征进行细节注入的同时，通过通道扩展和拆分对光谱特征进行交互推理，获取上下相关线索，最终生成理想影像，满足大空间分辨率差异和光谱差异下多源遥感空‑谱高保真融合需求。

 本文涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种CCTA图像的分类方法、装置和存储介质。包括:获取冠状动脉图像计算机断层扫描血管造影CCTA图像；对CCTA图像进行分割掩膜处理，得到CCTA图像中血管对应的掩膜图像；掩膜图像用于标记CCTA图像中血管所在的位置；根据CCTA图像、掩膜图像以及预设分析策略，确定CCTA图像中血管的目标分类。本申请实施例用于解决目前图像分类的方式分类结果不准确的问题。

 本技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于孪生网络的木材相似纹理匹配方法，包括构建木材纹理的目标图像和对比图像，并生成目标图像和对比图像对应的掩码图像；将目标图像、对比图像以及对应掩码图像分别输入第一至第四MRF‑Resnet模块，分别得到四个多重感受野特征图；将四个多重感受野特征图输入改进的特征融合模块进行特征融合，并将融合后的特征输入深度可分离卷积改进的相似度计算模块。本发明解决现有孪生网络中感受野固定、多种注意力机制、计算复杂度以及效率问题。