[發(fā)明專(zhuān)利]一種人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710877830.6
• 申請(qǐng)日: 2017-09-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109584198B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-12-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張文萍;徐瓊
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 浙江宇視科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 杭州君度專(zhuān)利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊天嬌

本發(fā)明公開(kāi)了一種人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，獲取人臉圖像的平均亮度、噪聲強(qiáng)度、特征清晰度，并計(jì)算得到人臉圖像的亮度評(píng)價(jià)值、噪聲評(píng)價(jià)值、特征清晰度評(píng)價(jià)值，最后根據(jù)對(duì)人臉圖像的亮度、噪聲、特征清晰度的評(píng)價(jià)值，評(píng)價(jià)人臉圖像的質(zhì)量。本發(fā)明還公開(kāi)了一種人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于實(shí)現(xiàn)方法的各個(gè)步驟。本發(fā)明的方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，從亮度、噪聲和特征清晰度三個(gè)維度來(lái)綜合評(píng)價(jià)人臉圖像的質(zhì)量，避免了人眼主觀差異導(dǎo)致人臉圖像質(zhì)量的差異，提高了人臉識(shí)別率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著人工智能的興起，人臉識(shí)別是人工智能研究領(lǐng)域中非常受關(guān)注的研究方向，在涉及安防的領(lǐng)域更是極受關(guān)注。

在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，人臉圖像質(zhì)量的好壞，極大影響了系統(tǒng)識(shí)別的精度。人臉圖像質(zhì)量受多方面因素影響，既包括圖像本身的特性如亮度、對(duì)比度、清晰度、噪點(diǎn)等，也包括和人臉特征相關(guān)的屬性如人臉姿態(tài)、光照均勻性等等。低質(zhì)量的圖片可能導(dǎo)致系統(tǒng)匹配錯(cuò)誤、匹配精度降低，因此需要對(duì)人臉圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

此外，人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，也為圖像調(diào)測(cè)研究人員提供了標(biāo)準(zhǔn)，避免了不同人員調(diào)測(cè)導(dǎo)致的人臉圖像質(zhì)量的差異。

現(xiàn)有技術(shù)對(duì)于人臉圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)，有些根據(jù)人臉姿態(tài)、特征區(qū)域的梯度來(lái)評(píng)價(jià)，有些根據(jù)人臉對(duì)稱性、光強(qiáng)度、對(duì)比度和清晰度來(lái)評(píng)價(jià)，但是都具有以下缺點(diǎn)：

(1)、在一些實(shí)際應(yīng)用中(如寬動(dòng)態(tài)場(chǎng)景、光照不足的場(chǎng)景)，人臉圖像質(zhì)量受噪點(diǎn)影響明顯，現(xiàn)有技術(shù)不能反映有噪點(diǎn)的人臉圖像質(zhì)量的高低。

(2)、人眼對(duì)人臉亮度比較敏感，現(xiàn)有技術(shù)不能反映不同亮度的人臉圖像質(zhì)量的高低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提出了一種人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)存在的上述缺點(diǎn)，更好地對(duì)人臉圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明技術(shù)方案如下：

一種人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，所述人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，包括：

獲取人臉圖像的平均亮度，根據(jù)所述平均亮度計(jì)算得到人臉圖像的亮度評(píng)價(jià)值；

獲取人臉圖像的噪聲強(qiáng)度，根據(jù)所述噪聲強(qiáng)度計(jì)算得到人臉圖像的噪聲評(píng)價(jià)值；

獲取人臉圖像的特征清晰度，根據(jù)所述特征清晰度計(jì)算得到人臉圖像的特征清晰度評(píng)價(jià)值；

根據(jù)對(duì)人臉圖像的亮度、噪聲、特征清晰度的評(píng)價(jià)值，評(píng)價(jià)人臉圖像的質(zhì)量。

進(jìn)一步地，所述獲取人臉圖像的平均亮度，根據(jù)所述平均亮度計(jì)算得到人臉圖像的亮度評(píng)價(jià)值，包括：

設(shè)定分界閾值t1、t2、t3、t4，建立人臉圖像的亮度評(píng)價(jià)值Y與平均亮度L的對(duì)應(yīng)關(guān)系：

在Lt4時(shí)，亮度評(píng)價(jià)值Y為a1；

在t3≤Lt4時(shí)，亮度評(píng)價(jià)值Y隨L單調(diào)遞減；

在t2≤Lt3時(shí)，亮度評(píng)價(jià)值Y為b1；

在t1≤Lt2時(shí)，亮度評(píng)價(jià)值Y隨L單調(diào)遞增；

在Lt1時(shí)，亮度評(píng)價(jià)值Y為a1；

其中a1、b1為設(shè)定的參數(shù)。

進(jìn)一步地，所述獲取人臉圖像的噪聲強(qiáng)度，包括：

對(duì)人臉圖像的原圖像進(jìn)行降噪，計(jì)算降噪后圖像與原圖像的差，得到含有大邊緣的噪聲圖像I_mix；