[發明專利]一種測試方法、裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201910613600.8
• 申請日: 2019-07-05
• 公開（公告）號: CN110458018A
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發明（設計）人: 王麗杰
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F16/51;G06F16/58
• 代理公司: 44202 廣州三環專利商標代理有限公司
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強<國際申請>=<國際公布>

本申請實施例公開了一種測試方法、裝置及計算機可讀存儲介質，其中方法包括：獲取測試圖片，調用微表情模型接口以得到測試圖片輸出的第一微表情識別結果，第一微表情識別結果包括文字微表情和每個文字微表情對應的微表情占比；讀取微表情映射信息和專家對測試圖片中人臉圖像標注的專家數字微表情信息；根據第一微表情識別結果、所述微表情映射信息以及所述專家數字微表情信息生成專家文字微表情信息；根據所述第一微表情識別結果中的微表情占比和專家文字微表情信息中的狀態信息提取所述第一微表情識別結果中的第一異常信息。通過本申請實施例，可以提升微表情模型的測試效率，節省人力資源。

技術領域

本申請涉及測試技術領域，尤其涉及一種測試方法、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

微表情的識別是AI領域中一個典型的能力。微表情模型會輸出多個表情維度的信息值，對該多個微表情輸出結果的正確性評估是普通人肉眼無法準確衡量的。業界的做法是請專業的標注公司和心理學家來進行表情標注。標注結果是使用微表情數字來表示圖片中包括哪些微表情，以及表情的明顯程度等信息。然而微表情模型對于圖片中微表情的輸出結果則是圖片中每種微表情的占比信息。因此在測試的過程中，由于標注文檔和第一微表情識別結果內容不匹配，從而無法簡單依據標注文檔來對模型的輸出結果評判。而使用人工對模型輸出結果進行評判的方法，效率低，耗費人力資源。

發明內容

本申請實施例提供一種測試方法，可自動對測試結果和標注結果進行比對，并返回比對結果，便于根據測試結果對微表情模型進行優化，提升了測試效率。

第一方面，本申請實施例提供了一種測試方法，該方法包括：

獲取測試圖片，調用微表情模型接口以得到所述測試圖片的所述微表情模型提取的第一微表情識別結果，所述第一微表情識別結果包括文字微表情和每個文字微表情對應的微表情占比；

讀取微表情映射信息和專家對所述測試圖片中人臉圖像標注的專家數字微表情信息，所述微表情映射信息包括文字微表情和數字微表情的對應關系；

根據第一微表情識別結果、所述微表情映射信息以及所述專家數字微表情信息生成專家文字微表情信息，所述專家文字微表情信息包括所述第一微表情識別結果中的文字微表情和與文字微表情對應的狀態信息，所述狀態信息用于表示所述專家數字微表情信息中是否存在與所述文字微表情對應的數字微表情；

根據所述第一微表情識別結果中的微表情占比和專家文字微表情信息中的狀態信息提取所述第一微表情識別結果中的第一異常信息，所述第一異常信息為所述第一微表情識別結果中與所述專家文字微表情信息中不匹配的文字微表情和對應的微表情占比。

在一種可選的實施方式中，所述調用微表情模型接口以得到所述微表情模型針對所述測試圖片輸出的第一微表情識別結果，包括：

將所述測試圖片輸入到所述微表情模型接口；

調用微表情模型識別所述測試圖片中人臉圖像的微表情，輸出所述測試圖片的第一微表情識別結果。

在一種可選的實施方式中，所述根據第一識別結果中的微表情占比和專家文字微表情信息中的狀態信息提取所述第一微表情識別結果中的第一異常信息包括：

S1：判斷所述第一微表情識別結果中的第一文字微表情對應的第一微表情占比是否大于零，所述第一文字微表情為所述第一識別結果中任意一個文字微表情或所述專家文字微表情信息中任意一個文字微表情；

S2：若所述第一微表情占比大于零，則判斷所述專家微表情信息中所述第一文字微表情的狀態信息是否表示存在所述第一文字微表情；

S3：若所述第一微表情占比大于零，且所述專家微表情信息中所述第一文字微表情的狀態信息表示不存在所述第一文字微表情，則將所述第一文字微表情確定為異常文字微表情；