[發明專利]一種人像識別算法性能評測方法和裝置

有效

• 申請號: 202010315113.6
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN111598132B
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發明（設計）人: 李永劉;朱銘皓;李帆
• 申請（專利權）人: 烽火通信科技股份有限公司
• 主分類號: G06V10/776
• 分類號: G06V10/776;G06V10/74;G06F17/10
• 代理公司: 深圳市六加知識產權代理有限公司 44372
• 代理人: 向彬

1.一種人像識別算法性能評測方法，其特征在于，預先收集用于評測各人像識別算法的圖片底庫，所述評測方法包括：

根據各人像識別算法所適用的真實使用場景的數據特性，生成一組或者多組待測影響因子；

根據所述一組或者多組待測影響因子篩選所述圖片底庫，得到一簇或者多簇待測圖片；其中，所述一簇或者多簇待測圖片的數據特性與所述一組或者多組待測影響因子所代表的數據特性相符；

計算各人像識別算法在各簇待測圖片中的測試結果，建立所述測試結果與相應影響因子的關聯關系；

根據所述一簇或者多簇待測圖片的測試結果和相應的影響因子，完成各人像識別算法適用于所述真實使用場景下的性能評測打分；

所述根據各人像識別算法所適用的真實使用場景的數據特性，生成一組或者多組待測影響因子，具體包括：

根據真實使用場景的數據特性，統計各影響因子的概率分布，并生成適用于真實使用場景的一組或者多組影響因子組合；

其中，所述一組或者多組影響因子組合對應于真實使用場景下的一種或者多種狀態。

2.根據權利要求1所述的人像識別算法性能評測方法，其特征在于，所述預先收集用于評測各人像識別算法的圖片底庫，具體包括：

通過網絡爬蟲手段從互聯網網站抓取包含人像信息的圖片或從視頻中截取包含人像信息的圖片填充圖片底庫；和/或，

從學術研究網站下載圖片包，將所述圖片包中的圖片填充圖片底庫，其中，所述圖片包中包含人像信息；和/或，

從實時的視頻監控系統中獲取人像信息的圖片填充圖片底庫；和/或，

通過將現有的圖片進行縮放、旋轉和/或遮擋變換后產生新的圖片填充圖片底庫；和/或，

通過建立3D人臉模型，并在人臉模型設定渲染參數方式得到的圖片填充圖片底庫。

3.根據權利要求2所述的人像識別算法性能評測方法，其特征在于，對于各種途徑所獲取的圖片在填充到圖片底庫之前，方法還包括：

根據人臉正面無遮擋，并且人臉分辨率達到指定參數作為第一過濾條件，過濾掉不滿足所述第一過濾條件的圖片。

4.根據權利要求1所述的人像識別算法性能評測方法，其特征在于，所述的統計各影響因子的概率分布具體為在相應歷史采集的圖片中，各影響因子的分布情況，包括：一張圖中分布的影響因子組合情況，以及影響因子在各個圖片中的出現情況，并將上述組合情況和出現情況進行整合，得到所述概率分布。

5.根據權利要求1所述的人像識別算法性能評測方法，其特征在于，將影響到識別正確率的因素定義為影響因子；所述影響因子包括拍攝設備影響因子、人臉影響因子、環境影響因子、底庫影響因子、算法影響因子中的一類或者多類，其中，所述待測影響因子由所述影響因子中指定類構成，具體的：

所述拍攝設備影響因子，包括拍攝原始圖片分辨率、人臉圖片兩眼間距、鏡頭焦距、鏡頭光圈、快門、感光度和光照強度中的一項或者多項；

所述人臉影響因子，包括人臉遮擋程度、人臉三維俯仰角、人臉三維左右旋轉角、人臉平面內旋轉角、人臉表情扭曲程度和人臉化妝程度中的一項或者多項；

所述環境影響因子，包括圖片中環境相比較人像的像素占比、環境中可識別對象的數量和環境的可變化幅度中的一項或者多項；

所述底庫影響因子，包括從收集的底庫圖片中篩選出的一簇或者多簇圖片與所述一組或者多組待測影響因子的相似性程度；

所述算法影響因子，包括算法中各參數的配置區間。