[發(fā)明專利]一種人臉視頻圖像質(zhì)量尋優(yōu)方法、系統(tǒng)及設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811632469.1
• 申請(qǐng)日: 2018-12-29
• 公開（公告）號(hào): CN109784230A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張麗君;邵梟虎;高敏;徐卉;楊飛;石宇;周祥東;程俊;羅代建
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06N3/04;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/187
• 代理公司: 上海光華專利事務(wù)所(普通合伙) 31219
• 代理人: 尹麗云

本發(fā)明提供一種人臉視頻圖像質(zhì)量尋優(yōu)方法，該尋優(yōu)方法包括：采集包含人臉的視頻序列；提取所述視頻序列中的目標(biāo)人臉圖像；對(duì)所述目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行無參考質(zhì)量評(píng)估。利用幀間差分法提取所述視頻序列中的目標(biāo)人臉圖像。本發(fā)明對(duì)于視頻序列圖像進(jìn)行無參考的質(zhì)量評(píng)估，對(duì)同一身份的每張圖片給出質(zhì)量分?jǐn)?shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)優(yōu)質(zhì)圖像的篩選和質(zhì)量低劣圖像的濾除。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種人臉視頻圖像質(zhì)量尋優(yōu)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在基于視頻的人臉識(shí)別中，通常是將視頻序列中一個(gè)身份的多張圖片取出來進(jìn)行人臉識(shí)別模型訓(xùn)練。視頻序列通常由在各種復(fù)雜的非限定環(huán)境下拍攝的多幀人臉圖像組成，圖像通常會(huì)隨著視頻幀的變化而具有不同的光照、遮擋、模糊、偏轉(zhuǎn)角度、焦距等影響。因此同一個(gè)身份的所有圖像中可能包括很多光照不均、遮擋嚴(yán)重、模糊、失焦等質(zhì)量較差的圖像，直接將這些圖像用于人臉識(shí)別模型訓(xùn)練，會(huì)降低人臉識(shí)別模型的性能。而利用質(zhì)量較好圖片進(jìn)行模型訓(xùn)練，可以有效增強(qiáng)模型的識(shí)別能力，因此篩選出視頻序列圖片中的質(zhì)量?jī)?yōu)良圖片對(duì)于基于視頻的人臉識(shí)別十分重要。

目前視頻圖像質(zhì)量評(píng)估方法分為主觀評(píng)價(jià)和和客觀評(píng)價(jià)。主觀評(píng)價(jià)是通過觀察者對(duì)圖像質(zhì)量經(jīng)驗(yàn)性地給出質(zhì)量分?jǐn)?shù)，依賴于觀察者的經(jīng)驗(yàn)及標(biāo)準(zhǔn)，穩(wěn)定性較差。客觀評(píng)價(jià)方法主要包括全參考幀、半?yún)⒖紟蜔o參考幀的測(cè)量方法，全參考和半?yún)⒖挤椒ň枰蕾囉趨⒖嫉臉?biāo)準(zhǔn)人臉圖像幀，無參考方法成為研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種人臉視頻圖像質(zhì)量尋優(yōu)方法及系統(tǒng)，用于篩選出人臉視頻序列中同一身份的優(yōu)質(zhì)人臉圖像。

為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種人臉視頻圖像質(zhì)量尋優(yōu)方法，該尋優(yōu)方法包括：

采集包含人臉的視頻序列；

提取所述視頻序列中的目標(biāo)人臉圖像；

對(duì)所述目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行無參考質(zhì)量評(píng)估。

可選地，利用幀間差分法提取所述視頻序列中的目標(biāo)人臉圖像。

可選地，所述利用幀間差分法提取所述視頻序列中的目標(biāo)人臉圖像，具體包括：

根據(jù)視頻序列中的第n幀及其前后多幀的圖像計(jì)算所述第n幀及其前后多幀的圖像對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)；

計(jì)算第n幀及其前后多幀的圖像之間的差分圖像；

將第n幀圖像與第n-1幀圖像之間的差分圖像與將第n-1幀圖像與第n-2幀圖像之間的差分圖像進(jìn)行與操作以獲得第n幀圖像與第n-1幀圖像之間的差分圖像與將第n-1幀圖像與第n-2幀圖像之間的差分圖像的共同目標(biāo)圖像；

對(duì)所述共同目標(biāo)圖像進(jìn)行連通性分析。

可選地，對(duì)所述目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行無參考質(zhì)量評(píng)估，具體包括：

計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖像的光照度分?jǐn)?shù)、模糊度分?jǐn)?shù)和偏轉(zhuǎn)度分?jǐn)?shù)；

對(duì)所述光照度分?jǐn)?shù)、模糊度分?jǐn)?shù)和偏轉(zhuǎn)度分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)平均得到人臉圖像綜合質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

可選地，計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖像的當(dāng)照度分?jǐn)?shù)，具體包括：

將所述目標(biāo)人臉圖像灰度化；

設(shè)圖像總的光階數(shù)為灰度值總數(shù)n，每個(gè)灰度值對(duì)應(yīng)于一個(gè)光照度分?jǐn)?shù)；

通過灰度直方圖統(tǒng)計(jì)每個(gè)光階的數(shù)量，從而獲得整個(gè)人臉圖像總的光照度分?jǐn)?shù)。

可選地，計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖像的模糊度分?jǐn)?shù)，具體包括：

將所述目標(biāo)人臉圖像灰度化；

采用窗函數(shù)將目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行分塊；