[發明專利]一種人臉質量評價方法與裝置在審
| 申請號： | 201810930343.6 | 申請日： | 2018-08-15 |
| 公開（公告）號： | CN110837750A | 公開（公告）日： | 2020-02-25 |
| 發明（設計）人： | 董新帥;王銘學;蔡佳;王提政 | 申請（專利權）人： | 華為技術有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 518129 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 質量 評價 方法 裝置 | ||
1.一種人臉質量評價方法，其特征在于，所述方法包括：
針對同一個目標人物的N個人臉圖像，利用第一神經網絡獲取每個人臉圖像中的人臉關鍵點信息和人臉歐拉角；其中，所述人臉關鍵點信息包括：預設的人臉關鍵點位置對應的可見性程度；N為不小于2的正整數；
根據所述每個人臉圖像中的人臉關鍵點信息和人臉歐拉角對所述N個人臉圖像進行人臉質量評價；
在所述N個人臉圖像中選擇出人臉質量評價結果排在前X的人臉圖像作為目標人臉圖像，
X為小于N的正整數；
顯示所述目標人臉圖像。
2.如權利要求1所述方法，其特征在于，所述根據所述每個人臉圖像中的人臉關鍵點信息和人臉歐拉角對所述N個人臉圖像進行人臉質量評價包括：
根據第i個人臉圖像中的人臉關鍵點信息得到人臉關鍵點可見性綜合分QAi；其中，i包括不大于N的正整數；
根據所述第i個人臉圖像中的人臉歐拉角得到人臉姿態分QBi；
根據所述QAi和所述QBi按照預設公式得到總分QCi，作為所述第i個人臉圖像的人臉質量評價結果；
所述在所述N個人臉圖像中選擇出人臉質量評價結果排在前X的人臉圖像作為目標人臉圖像包括：
在所述N個人臉圖像中選擇出總分QCi排在前X的人臉圖像作為目標人臉圖像。
3.如權利要求1所述方法，其特征在于，所述根據所述每個人臉圖像中的人臉關鍵點信息和人臉歐拉角對所述N個人臉圖像進行人臉質量評價包括：
根據第i個人臉圖像中的人臉關鍵點信息和所述第i個人臉圖像中的人臉歐拉角輸入第二神經網絡得到總分QCi；作為所述第i個人臉圖像的人臉質量評價結果；其中，i包括不大于N的正整數；
所述在所述N個人臉圖像中選擇出人臉質量評價結果排在前X的人臉圖像作為目標人臉圖像包括：
在所述N個人臉圖像中選擇出總分QCi排在前X的人臉圖像作為目標人臉圖像。
4.如權利要求1-3任一項所述方法，其特征在于，所述方法還包括：
顯示所述目標人臉圖像對應的人臉關鍵點可見性綜合分、人臉歐拉角、人臉姿態分或者總分中的至少一項。
5.一種人臉質量評價方法，其特征在于，所述方法應用于監控系統，所述方法包括：
對于監控系統拍攝到的目標人物的圖像進行裁剪，得到所述目標人物的N個人臉圖像；
針對所述N個人臉圖像，根據所述每個人臉圖像中的人臉關鍵點信息和人臉歐拉角對所述N個人臉圖像進行人臉質量評價；所述人臉關鍵點信息包括：預設的人臉關鍵點位置對應的可見性程度；
在所述N個人臉圖像中選擇出人臉質量評價結果最好的人臉圖像作為目標人臉圖像，X為小于N的正整數；
顯示所述目標人臉圖像。
6.如權利要求5所述方法，其特征在于，所述針對所述N個人臉圖像，根據所述每個人臉圖像中的人臉關鍵點信息和人臉歐拉角對所述N個人臉圖像進行人臉質量評價包括：
利用第一神經網絡獲取每個人臉圖像中的人臉關鍵點信息和人臉歐拉角；
根據第i個人臉圖像中的人臉關鍵點信息得到人臉關鍵點可見性綜合分QAi；其中，i包括不大于N的正整數；
根據所述第i個人臉圖像中的人臉歐拉角得到人臉姿態分QBi；
根據所述QAi和所述QBi按照預設公式得到總分QCi，作為所述第i個人臉圖像的人臉質量評價結果；所述在所述N個人臉圖像中選擇出人臉質量評價結果最好的人臉圖像作為目標人臉圖像包括：
在所述N個人臉圖像中選擇出總分QCi最高的人臉圖像作為目標人臉圖像。
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