[發明專利]基于多屬性人臉比對的人臉圖像質量評價方法及裝置

有效

• 申請號: 201811349413.5
• 申請日: 2018-11-14
• 公開（公告）號: CN109544523B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 蘇靜靜;李嬌;李志國;李黨
• 申請（專利權）人: 北京智芯原動科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供了基于多屬性人臉比對的人臉圖像質量評價方法，該方法包括：分別采用角度、模糊、光照屬性的人臉樣本圖像集，在K種人臉比對方法下，計算對應屬性的質量分數映射函數和權重值；選取標記角度、模糊、光照屬性的人臉樣本圖像，計算人臉探測圖像在K種人臉比對方法下的角度、模糊、光照屬性的質量分數，采用卷積神經網絡進行訓練，獲取屬性質量評價模型；輸入待處理圖像，檢測待處理圖像中的人臉區域；采用屬性質量評價模型，對人臉區域進行打分，獲取人臉區域的角度屬性質量分數、模糊屬性質量分數、光照屬性質量分數，計算人臉區域的質量評價分數并輸出。與現有的人臉圖像質量評價方法相比，本發明可以提高質量評價的準確率。

技術領域

本發明涉及圖像處理、視頻監控以及人臉圖像質量評價，特別涉及基于多屬性人臉比對的人臉圖像質量評價方法及裝置。

背景技術

現有的人臉圖像質量評價方法主要是結合人臉圖像的多種屬性評價其質量，包括人臉姿態、遮擋、光照和圖像模糊的屬性，首先通過機器學習方法計算這些屬性值，然后基于人臉的多個屬性值使用基于規則的方法排除質量較差的人臉圖像。做人臉圖像質量評價的主要目的是提高后續人臉比對的成功率，同時減少參與比對的人臉圖像。但是現有的人臉圖像質量評價方法并沒有考慮人臉比對的性能，它所評價的質量較好的人臉圖像在進行人臉比對時準確率并不一定很高，另外一些評價規則的設計也有較強的主觀性。

公開號為CN107832802A的中國發明專利提出了一種基于人臉比對的人臉圖像質量評價方法，可以提高人臉比對的準確率。然而實際場景中，人臉偏轉角度、光照程度、以及圖像模糊程度對人臉比對有不同的影響值，從而影響人臉圖像質量的評價。

為此，目前需要提出一種基于多屬性人臉比對的人臉質量評價方法。

發明內容

有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種可以有效提高人臉比對準確率，并且融合多屬性影響值的人臉質量評價方法。

為達到上述目的，按照本發明的第一個方面，提供了基于多屬性人臉比對的人臉圖像質量評價方法，該方法包括：

第一步驟，分別采用角度、模糊、光照屬性的人臉樣本圖像作為對應屬性的人臉樣本圖像集，采用平均相似度最值計算法，計算在K種人臉比對方法下對應屬性的平均相似度最小值和平均相似度最大值，獲取每種屬性的平均質量分值和質量分數映射函數，根據對應屬性的平均質量分值，計算角度、模糊、光照屬性對應的權重值；

第二步驟，選取標記角度、模糊、光照屬性的人臉樣本圖像和人臉參考圖像，獲取人臉探測圖像，計算人臉探測圖像在K種人臉比對方法下的角度、模糊、光照屬性的質量分數，采用卷積神經網絡，對輸入的人臉探測圖像、角度屬性質量分數、模糊屬性質量分數、光照屬性質量分數進行反復訓練，獲取訓練好的屬性質量評價模型；

第三步驟，輸入待處理圖像，采用人臉檢測法，檢測待處理圖像中的人臉區域；

第四步驟，采用屬性質量評價模型，對人臉區域進行打分，獲取人臉區域的角度屬性質量分數、模糊屬性質量分數、光照屬性質量分數，根據角度、模糊、光照屬性的質量分數和權重值，計算人臉區域的質量評價分數并輸出。

進一步地，所述第一步驟包括：

屬性樣本圖像集選取步驟，分別選取M個身份的N個標記角度、模糊、光照屬性的人臉樣本圖像作為角度屬性樣本圖像集、模糊屬性樣本圖像集、光照屬性樣本圖像集；

屬性平均質量分值計算步驟，分別針對角度、模糊、光照的屬性樣本圖像集，采用平均相似度最值計算法，計算在K種人臉比對方法下對應屬性的平均相似度最小值和平均相似度最大值；將屬性的平均相似度最小值作為對應屬性的平均質量分值，根據屬性的平均相似度最小值和平均相似度最大值，獲取對應屬性的質量分數映射函數；