[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的人臉圖像評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011509136.7
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112529888A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳丹;陸進;陳斌;劉玉宇
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 深圳市精英專利事務(wù)所 44242
• 代理人: 涂年影

本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，揭露一種基于深度學(xué)習(xí)的人臉圖像評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括獲取用來訓(xùn)練的人臉圖像，并獲取其圖像識別區(qū)域；將圖像識別區(qū)域進行灰度處理，得到灰度圖，再計算灰度圖的梯度值，得到灰度圖對應(yīng)的梯度值，根據(jù)人臉評估模型進行向量提取，將得到的基礎(chǔ)向量進行降維處理，得到目標(biāo)向量，并根據(jù)目標(biāo)向量和標(biāo)注數(shù)據(jù)對人臉評估模型的參數(shù)進行更新，得到訓(xùn)練好的人臉評估模型；將待評估的人臉圖像輸入到訓(xùn)練好的人臉評估模型中，輸出評估結(jié)果。本申請還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，待評估的人臉圖像存儲于區(qū)塊鏈中。本申請通過訓(xùn)練人臉評估模型，進而輸出待評估的人臉圖像模糊程度，有利于提高人臉圖像的評估精準(zhǔn)度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的人臉圖像評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

圖像識別是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一個重要分支，人臉圖像的質(zhì)量對人臉識別、行人Reid、活體檢測甚至OCR檢測等都有直接的影響。而圖像模糊程度是評估圖像質(zhì)量中一個必不可少因素，因此準(zhǔn)確評估無參考情況下圖像的模糊程度就成為了問題的關(guān)鍵。

目前在無參考情況下，對圖像的模糊程度的評估方法采用的是添加模糊衰減因子(如高斯濾波器)的方式。這種方式是通過采用生成數(shù)據(jù)的算法，評估出圖像的模糊程度；但是，這種方式用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)難以完全模擬真實場景中復(fù)雜的模糊狀態(tài)，導(dǎo)致對圖像的模糊程度的評估不夠精準(zhǔn)。現(xiàn)亟需一種能夠提高對圖像模糊程度評估精準(zhǔn)度的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例的目的在于提出一種基于深度學(xué)習(xí)的人臉圖像評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，以提高對人臉圖像評估的精準(zhǔn)度。

為了解決上述技術(shù)問題，本申請實施例提供一種基于深度學(xué)習(xí)的人臉圖像評估方法，包括：

獲取用于訓(xùn)練的人臉圖像，并按照預(yù)設(shè)數(shù)量，將所述人臉圖像劃分為多個相同大小的區(qū)域，作為圖像識別區(qū)域；

將每個所述圖像識別區(qū)域進行灰度處理，得到每個所述圖像識別區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖；

計算所述灰度圖的梯度值，得到灰度圖對應(yīng)的梯度值，并根據(jù)所述梯度值，得到標(biāo)注數(shù)據(jù)；

根據(jù)人臉評估模型，對所述圖像識別區(qū)域進行向量提取，得到基礎(chǔ)向量；

對所述基礎(chǔ)向量進行降維處理，得到目標(biāo)向量，并根據(jù)所述目標(biāo)向量和所述標(biāo)注數(shù)據(jù)對所述人臉評估模型的參數(shù)進行更新，得到訓(xùn)練好的人臉評估模型；

獲取待評估的人臉圖像，并將所述待評估的人臉圖像輸入到所述訓(xùn)練好的人臉評估模型中，輸出所述待評估的人臉圖像對應(yīng)的評估結(jié)果。

為了解決上述技術(shù)問題，本申請實施例提供一種基于深度學(xué)習(xí)的人臉圖像評估裝置，包括：

獲取用于訓(xùn)練的人臉圖像，并按照預(yù)設(shè)數(shù)量，將所述人臉圖像劃分為多個相同大小的區(qū)域，作為圖像識別區(qū)域；

將每個所述圖像識別區(qū)域進行灰度處理，得到每個所述圖像識別區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖；

計算所述灰度圖的梯度值，得到灰度圖對應(yīng)的梯度值，并根據(jù)所述梯度值，得到標(biāo)注數(shù)據(jù)；

根據(jù)人臉評估模型，對所述圖像識別區(qū)域進行向量提取，得到基礎(chǔ)向量；

對所述基礎(chǔ)向量進行降維處理，得到目標(biāo)向量，并根據(jù)所述目標(biāo)向量和所述標(biāo)注數(shù)據(jù)對所述人臉評估模型的參數(shù)進行更新，得到訓(xùn)練好的人臉評估模型；

獲取待評估的人臉圖像，并將所述待評估的人臉圖像輸入到所述訓(xùn)練好的人臉評估模型中，輸出所述待評估的人臉圖像對應(yīng)的評估結(jié)果。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的一個技術(shù)方案是：提供一種計算機設(shè)備，包括，一個或多個處理器；存儲器，用于存儲一個或多個程序，使得一個或多個處理器實現(xiàn)上述任意一項所述的基于深度學(xué)習(xí)的人臉圖像評估方法。