[發(fā)明專利]一種用于人臉圖片質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法與設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011565474.2
• 申請(qǐng)日: 2020-12-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112597909A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王引;葉云;黃冠;都大龍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京芯翌智能信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海百一領(lǐng)御專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31243
• 代理人: 王奎宇;朱永海

1.一種用于人臉圖片質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取人臉圖片，其中，所述人臉圖片包含一個(gè)人臉；

將所述人臉圖片輸入訓(xùn)練后的人臉質(zhì)量模型，獲得所述人臉圖片的人臉質(zhì)量得分；

基于所述人臉圖片的人臉質(zhì)量得分，確定所述人臉圖片的質(zhì)量等級(jí)，以完成對(duì)所述人臉圖片的質(zhì)量評(píng)價(jià)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取人臉圖片包括：

獲取原始圖像，其中，所述原始圖像包含一個(gè)或者多個(gè)人臉；

將所述原始圖像輸入訓(xùn)練后的人臉檢測(cè)模型，獲得所述人臉圖片。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述人臉質(zhì)量模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：9個(gè)卷積模塊、1個(gè)全局池化模塊、1個(gè)全連接模塊及1個(gè)損失函數(shù)模塊，其中，所述卷積模塊包括：

卷積層；

歸一化層；

RELU激活層。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，在將所述人臉圖片輸入訓(xùn)練后的人臉質(zhì)量模型之前，所述方法還包括：

對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行預(yù)處理；

其中，所述將所述人臉圖片輸入訓(xùn)練后的人臉質(zhì)量模型，獲得所述人臉圖片的人臉質(zhì)量得分包括：

將預(yù)處理后的人臉圖片輸入訓(xùn)練后的人臉質(zhì)量模型，獲得所述人臉圖片的人臉質(zhì)量得分。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行預(yù)處理包括：

將所述人臉圖片縮放至預(yù)設(shè)尺寸。

6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的方法，其特征在于，在基于所述人臉圖片的人臉質(zhì)量得分，確定所述人臉圖片的質(zhì)量等級(jí)之前，所述方法還包括：

將預(yù)處理后的人臉圖片輸入訓(xùn)練后的人臉姿態(tài)及關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別模型，獲得所述人臉圖片的人臉姿態(tài)的得分及人臉關(guān)鍵點(diǎn)的得分；

其中，所述基于所述人臉圖片的人臉質(zhì)量得分，確定所述人臉圖片的質(zhì)量等級(jí)，以完成對(duì)所述人臉圖片的質(zhì)量評(píng)價(jià)包括：

基于所述人臉圖片的人臉質(zhì)量得分、人臉姿態(tài)的得分及人臉關(guān)鍵點(diǎn)的得分，確定所述人臉圖片的質(zhì)量等級(jí)，以完成對(duì)所述人臉圖片的質(zhì)量評(píng)價(jià)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述人臉姿態(tài)是人臉歐拉角度，其中，所述人臉歐拉角度包括：俯仰角度、翻滾角度及偏航角度。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述人臉關(guān)鍵點(diǎn)包括人臉左右眼瞳孔、鼻尖、左右嘴角。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述人臉姿態(tài)及關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：9個(gè)卷積模塊、1個(gè)全局池化模塊、1個(gè)全連接模塊及1個(gè)損失函數(shù)模塊，其中，所述卷積模塊包括：

卷積層；

歸一化層；

RELU激活層。

10.根據(jù)權(quán)利要求1至9中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述人臉圖片的質(zhì)量等級(jí)符合預(yù)設(shè)閾值，對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行圖片增強(qiáng)和/或以下任一項(xiàng)處理，以改善所述人臉圖片質(zhì)量：

銳化；

人臉?lè)稣?/p>

背景標(biāo)準(zhǔn)化。

11.一種用于人臉圖片質(zhì)量評(píng)價(jià)的設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括：

第一裝置，用于獲取人臉圖片，其中，所述人臉圖片包括一個(gè)人臉；

第三裝置，用于將所述人臉圖片輸入訓(xùn)練后的人臉質(zhì)量模型，獲得所述人臉圖片的人臉質(zhì)量得分；

第五裝置，用于基于所述人臉圖片的人臉質(zhì)量得分，確定所述人臉圖片的質(zhì)量等級(jí)，以完成對(duì)所述人臉圖片的質(zhì)量評(píng)價(jià)。

12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的設(shè)備，其特征在于，所述第一裝置包括：

第一一模塊，用于獲取原始圖像，其中，所述原始圖像包含一個(gè)或者多個(gè)人臉；

第一二模塊，用于將所述原始圖像輸入訓(xùn)練后的人臉檢測(cè)模型，獲得所述人臉圖片。