[發明專利]一種圖像質量確定方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202110635947.X
• 申請日: 2021-06-08
• 公開（公告）號: CN113378695A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 王晟
• 申請（專利權）人: 杭州螢石軟件有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 孟維娜;丁蕓

本發明實施例提供了一種圖像質量確定方法、裝置及電子設備。其中，所述方法包括：利用預設目標識別算法提取待檢測圖像的特征向量，其中，所述待檢測圖像包含預設類別的對象，所述預設目標識別算法為用于識別所述預設類別的對象的識別算法；根據所述特征向量的模長，計算所述待檢測圖像的圖像質量，其中，所述圖像質量與所述模長正相關。可以降低確定圖像質量所消耗的系統資源。

技術領域

本發明涉及機器視覺技術領域，特別是涉及一種圖像質量確定方法、裝置及電子設備。

背景技術

通過圖像識別技術可以識別出圖像中所包含的對象的相關信息，例如，可以通過對人員的人臉圖像進行識別，確定出該人員的身份。但是圖像識別結果的準確性依賴于所識別的圖像的質量。例如，如果人臉圖像的清晰度較低、人臉圖像中人臉被遮擋、人臉圖像中的人臉為側臉都將導致識別結果的準確性較低。

因此相關技術中，在進行圖像識別之前可以對圖像質量進行評估。相關技術中，可以是通過深度學習的方式預先訓練得到一個用于進行圖像質量評估的算法模型，將待評估的圖像輸入至該算法模型，得到算法模型輸出的圖像質量。

但是該方案需要額外訓練一個用于進行圖像質量評估的算法模型，而訓練算法模型需要消耗一定的系統資源，因此該方案消耗的系統資源較高。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種圖像質量確定方法、裝置及電子設備，以實現降低確定圖像質量所需消耗的系統資源。具體技術方案如下：

在本發明實施例的第一方面，提供了一種圖像質量確認方法，所述方法包括：

利用預設目標識別算法提取待檢測圖像的特征向量，其中，所述待檢測圖像包含預設類別的對象，所述預設目標識別算法為用于識別所述預設類別的對象的識別算法；

根據所述特征向量的模長，計算所述待檢測圖像的圖像質量，其中，所述圖像質量與所述模長正相關。

在一種可能的實施例中，在所述根據所述特征向量的模長，確定所述待檢測圖像的圖像質量之后，所述方法還包括：

判斷所述圖像質量是否高于預設質量閾值；

如果所述圖像質量高于預設質量閾值，利用所述特征向量識別所述待檢測圖像中的對象。

在一種可能的實施例中，所述根據所述特征向量的模長，計算所述待檢測圖像的圖像質量，包括：

計算所述特征向量的模長；

根據所述特征向量的模長以及所述特征向量的維數，計算所述待檢測圖像的圖像質量，其中，所述圖像質量與所述維數負相關。

在一種可能的實施例中，在所述利用預設目標識別算法提取待檢測圖像的特征向量之前，所述方法還包括：

獲取包含預設類別的對象的原始圖像；

對所述原始圖像進行縮放和/或裁剪，得到符合預設目標識別算法輸入要求的待檢測圖像。

在一種可能的實施例中，所述預設類別的對象包括人臉。

在本發明實施例的第二方面，提供了一種圖像質量確定裝置，所述裝置包括：

特征向量提取模塊，用于利用預設目標識別算法提取待檢測圖像的特征向量，其中，所述待檢測圖像包含預設類別的對象，所述預設目標識別算法為用于識別所述預設類別的對象的識別算法；

圖像質量計算模塊，用于根據所述特征向量的模長，計算所述待檢測圖像的圖像質量，其中，所述圖像質量與所述模長正相關。

在一種可能的實施例中，所述裝置還包括質量判斷模塊，用于判斷所述圖像質量是否高于預設質量閾值；