[發明專利]人臉質量檢測模型的優化方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201911215511.4
• 申請日: 2019-12-02
• 公開（公告）號: CN112989869A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 馮展鵬;吳天舒;胡文澤;王孝宇
• 申請（專利權）人: 深圳云天勵飛技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳驛航知識產權代理事務所(普通合伙) 44605
• 代理人: 楊倫

1.一種人臉質量檢測模型的優化方法，其特征在于，包括：

利用人臉質量檢測模型對多個待檢測圖片進行檢測；

根據所述人臉質量檢測模型對所述多個待檢測圖片的檢測結果，將所述多個待檢測圖片中不符合預設質量條件的待檢測圖片作為訓練圖片樣本；

獲取所述訓練圖片樣本的特征值，并根據所述訓練圖片樣本的特征值，給所述訓練圖片樣本標注用于表征所述訓練圖片樣本特征的特征標簽；

利用標注有所述特征標簽的訓練圖片樣本對所述人臉質量檢測模型進行訓練，得到優化后的人臉質量檢測模型。

2.根據權利要求1所述的優化方法，其特征在于，所述人臉質量檢測模型對每個待檢測圖片的檢測結果包括：該待檢測圖片的質量分數，以及用于指示該待檢測圖片為人臉圖片的概率值。

3.根據權利要求2所述的優化方法，其特征在于，所述根據所述人臉質量檢測模型對所述多個待檢測圖片的檢測結果，將所述多個待檢測圖片中不符合預設質量條件的待檢測圖片作為訓練圖片樣本的步驟，包括：

分別針對所述多個待檢測圖片中的每個待檢測圖片，判斷該待檢測圖片的檢測結果中用于指示該待檢測圖片為人臉圖片的概率值是否在預設概率范圍內；

當該待檢測圖片的檢測結果中用于指示該待檢測圖片為人臉圖片的概率值在所述預設概率范圍內時，確定該待檢測圖片為不符合預設質量條件的待檢測圖片，并將該待檢測圖片作為訓練圖片樣本；

當該待檢測圖片的檢測結果中用于指示該待檢測圖片為人臉圖片的概率值不在所述預設概率范圍內時，丟棄該待檢測圖片。

4.根據權利要求1所述的優化方法，其特征在于，在所述根據所述訓練圖片樣本的特征值，給所述訓練圖片樣本標注用于表征所述訓練圖片樣本特征的特征標簽的步驟之前，所述優化方法還包括：

對預先存儲的多個易檢測圖片的特征值進行聚類分析，得到多個聚類簇；所述多個聚類簇包括人臉圖片簇和非人臉圖片簇，且所述多個聚類簇中每個聚類簇均具有對應的標簽；所述易檢測圖片為符合預設質量條件的圖片；

所述根據所述訓練圖片樣本的特征值，給所述訓練圖片樣本標注用于表征所述訓練圖片樣本特征的特征標簽的步驟，包括：

對所述訓練圖片樣本的特征值和所述多個聚類簇進行聚類，得到聚類結果；

根據所述聚類結果，給所述訓練圖片樣本標注用于表征所述訓練圖片樣本特征的特征標簽。

5.根據權利要求4所述的優化方法，其特征在于，所述根據所述聚類結果，給所述訓練圖片樣本標注用于表征所述訓練圖片樣本特征的特征標簽的步驟，包括：

根據所述聚類結果，比較所述訓練圖片樣本的特征值與所述多個聚類簇中每個聚類簇之間的距離；

確定所述多個聚類簇中距離所述訓練圖片樣本的特征值最近的聚類簇，并將該聚類簇的標簽作為特征標簽標注給所述訓練圖片樣本。

6.一種人臉質量檢測模型的優化裝置，其特征在于，包括：

檢測模塊，用于利用人臉質量檢測模型對多個待檢測圖片進行檢測；

確定模塊，用于根據所述人臉質量檢測模型對所述多個待檢測圖片的檢測結果，將所述多個待檢測圖片中不符合預設質量條件的待檢測圖片作為訓練圖片樣本；

標注模塊，用于獲取所述訓練圖片樣本的特征值，并根據所述訓練圖片樣本的特征值，給所述訓練圖片樣本標注用于表征所述訓練圖片樣本特征的特征標簽；

訓練模塊，用于利用標注有所述特征標簽的訓練圖片樣本對所述人臉質量檢測模型進行訓練，得到優化后的人臉質量檢測模型。