一种人脸图像质量评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸图像质量评估方法及装置。该方法中，对获取到的人脸图像，根据时域信息对图像质量进行初次评估，若初次评估结果符合预设条件，则根据该人脸图像的频域信息对该人脸图像进行再次评估，即对符合基本要求的人脸图像计算质量评估值，为后续的图像处理工作提供参考。

Method and device for evaluating face image quality

The invention discloses a method and a device for evaluating the quality of a face image. In this method, the face images to obtain the information for the first time, according to the time domain assessment of image quality, if the initial evaluation results accord with the preset condition is again based on the assessment of the face image frequency domain information of the face image, which is to meet the basic requirements of the image quality evaluation value as calculated, providing reference for image processing subsequent work.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种人脸图像质量评估方法及装置。
技术介绍
人脸识别是模式识别研究领域的重要课题，也是一个目前非常活跃的研究方向。它在安全、商贸和经济领域都有广阔的应用前景，例如刑侦破案、证件验证、视频监控、媒体娱乐等诸多领域。在人脸识别系统中，输入的人脸图像的质量对于系统识别的精度有着较大的影响。图像质量既包括图像本身的全局特性如对比度，分辨率等，也包括跟生物特征相关的属性，比如人脸图像中人脸的姿态等。低质量的人脸图像可能会导致系统识别错误。因此，需要对人脸图像的质量进行评估。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种人脸图像质量评估方法及装置，用以实现对人脸图像的质量进行评估。本专利技术实施例提供的人脸图像质量评估方法包括：获取人脸图像；根据所述人脸图像的时域信息，对所述人脸图像的质量进行初次评估；若所述初次评估的结果符合预设条件，则根据所述人脸的频域信息对所述人脸图像的质量进行再次评估。可选地，所述对人脸图像的质量进行初次评估，包括以下一种或任意组合：对所述人脸图像中的人脸的姿态进行估计；对所述人脸图像中的人脸特征点边缘宽度进行估计；对所述人脸图像中的人脸是否被遮挡进行估计。可选地，所述对所述人脸图像中的人脸的姿态进行估计，包括：分别计算所述人脸图像中的人脸在YAW和/或PITCH方向上的角度；判断所述初次评估的结果是否符合预设条件时，若YAW方向上的角度大于等于预设YAW方向角度阈值，或PITCH方向上的角度大于等于预设PITCH方向角度阈值，则判定所述初次评估的结果不符合预设条件。可选地，所述对所述人脸图像中的人脸特征点边缘宽度进行估计，包括：提取所述人脸图像中的人脸特征点，所述人脸特征点为五官的边缘特征点；判断所述初次评估的结果是否符合预设条件时，若满足以下条件之一或任意组合，则判定所述初次评估的结果不符合预设条件：人脸特征点的邻域内的局部方差小于等于预设方差阈值的个数大于预设数量阈值；根据人脸特征点确定的特征区域的平均梯度小于等于预设梯度阈值；人脸特征点的平均边缘宽度大于等于预设边缘宽度阈值。可选地，所述对人脸图像中的人脸是否被遮挡进行估计，包括：计算人脸是否被遮挡的置信度；判断所述初次评估的结果是否符合预设条件时，若计算得到的置信度不在预设范围内，则判定所述初次评估的结果不符合预设条件。可选地，所述根据所述人脸的频域信息对所述人脸图像的质量进行再次评估之前，还包括：对所述人脸图像的像素值进行傅里叶变换；使用加权矩阵对傅里叶变换后得到的像素值进行加权；计算经过加权后的像素值的累加和，得到所述人脸图像的频域信息。可选地，所述根据所述人脸的频域信息对所述人脸图像的质量进行再次评估，包括：人脸图像的频域信息乘以第一系数，得到质量评估分量；所述第一系数根据人脸特征点平均边缘宽度与根据所述人脸图像对比度计算得到的阈值之间的大小关系确定；质量评估分量乘以第二系数，得到人脸图像的质量评估值；所述第二系数根据人脸图像中的人脸在YAW方向上的角度的取值范围和/或在PITCH方向上的角度的取值范围确定。本专利技术实施例提供的人脸图像质量评估装置包括：获取模块，用于获取人脸图像；第一评估模块，用于根据所述人脸图像的时域信息，对所述人脸图像的质量进行初次评估；第二评估模块，用于若所述估计模块的估计结果符合预设条件，则根据所述人脸的频域信息对所述人脸图像的质量进行再次评估。可选地，所述第一评估模块，具体用于执行以下操作中的一种或任意组合：对所述人脸图像中的人脸的姿态进行估计；对所述人脸图像中的人脸特征点边缘宽度进行估计；对所述人脸图像中的人脸是否被遮挡进行估计。可选地，所述估计模块，具体用于：分别计算所述人脸图像中的人脸在YAW和/或PITCH方向上的角度；判断所述初次评估的结果是否符合预设条件时，若YAW方向上的角度大于等于预设YAW方向角度阈值，或PITCH方向上的角度大于等于预设PITCH方向角度阈值，则判定所述初次评估的结果不符合预设条件。可选地，所述第一评估模块，具体用于：提取所述人脸图像中的人脸特征点，所述人脸特征点为五官的边缘特征点；判断所述初次评估的结果是否符合预设条件时，若满足以下条件之一或任意组合，则判定所述初次评估的结果不符合预设条件：人脸特征点的邻域内的局部方差小于等于预设方差阈值的个数大于预设数量阈值；根据人脸特征点确定的特征区域的平均梯度小于等于预设梯度阈值；人脸特征点的平均边缘宽度大于等于预设边缘宽度阈值。可选地，所述第一评估模块，具体用于：计算人脸是否被遮挡的置信度；判断所述初次评估的结果是否符合预设条件时，若计算得到的置信度不在预设范围内，则判定所述初次评估的结果不符合预设条件。可选地，所述评估模块，在根据所述人脸的频域信息对所述人脸图像的质量进行再次评估之前，还用于：对所述人脸图像的像素值进行傅里叶变换；使用加权矩阵对傅里叶变换后得到的像素值进行加权；计算经过加权后的像素值的累加和，得到所述人脸图像的频域信息。可选地，所述评估模块，具体用于：人脸图像的频域信息乘以第一系数，得到质量评估分量；所述第一系数根据人脸特征点平均边缘宽度与根据所述人脸图像对比度计算得到的阈值之间的大小关系确定；质量评估分量乘以第二系数，得到人脸图像的质量评估值；所述第二系数根据人脸图像中的人脸在YAW方向上的角度的取值范围和/或在PITCH方向上的角度的取值范围确定。在本专利技术上述实施例中，对获取到的人脸图像，根据时域信息对图像质量进行初次评估，若初次评估结果符合预设条件，则根据该人脸图像的频域信息对该人脸图像进行再次评估，即对符合基本要求的人脸图像计算质量评估值，为后续的图像处理工作提供参考。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的人脸图像质量评估方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的三维人脸姿态示意图；图3为本专利技术实施例提供的选取的人脸特征点示意图；图4为本专利技术实施例提供的特征点的5*5邻域示意图；图5为本专利技术实施例提供的特征区域的示意图；图6为本专利技术实施例提供的特点的八邻域窗口示意图；图7为本专利技术实施例提供的法线方向示意图；图8为本专利技术实施例提供的人脸图像的频域信息示意图；图9为本专利技术实施例提供的频域信息加权矩阵示意图；图10为本专利技术实施例提供的另一种频域信息加权矩阵示意图；图11为本专利技术实施例提供的一个具体实施例的流程示意图；图12为本专利技术实施例提供的一种人脸图像质量评估装置的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。为了实现对人脸图像的质量进行评估，为后续图像处理提供参考，本专利技术实施例提供了一种人脸图像质量评估的方法及装置，以解决上述问题。参见图1，为本专利技术实施例提供的人脸图像质量评估方法的流程示意本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸图像质量评估方法，其特征在于，包括：获取人脸图像；根据所述人脸图像的时域信息，对所述人脸图像的质量进行初次评估；若所述初次评估的结果符合预设条件，则根据所述人脸的频域信息对所述人脸图像的质量进行再次评估。

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像质量评估方法，其特征在于，包括：获取人脸图像；根据所述人脸图像的时域信息，对所述人脸图像的质量进行初次评估；若所述初次评估的结果符合预设条件，则根据所述人脸的频域信息对所述人脸图像的质量进行再次评估。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对人脸图像的质量进行初次评估，包括以下一种或任意组合：对所述人脸图像中的人脸的姿态进行估计；对所述人脸图像中的人脸特征点边缘宽度进行估计；对所述人脸图像中的人脸是否被遮挡进行估计。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像中的人脸的姿态进行估计，包括：分别计算所述人脸图像中的人脸在YAW和/或PITCH方向上的角度；判断所述初次评估的结果是否符合预设条件时，若YAW方向上的角度大于等于预设YAW方向角度阈值，或PITCH方向上的角度大于等于预设PITCH方向角度阈值，则判定所述初次评估的结果不符合预设条件。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像中的人脸特征点边缘宽度进行估计，包括：提取所述人脸图像中的人脸特征点，所述人脸特征点为五官的边缘特征点；判断所述初次评估的结果是否符合预设条件时，若满足以下条件之一或任意组合，则判定所述初次评估的结果不符合预设条件：人脸特征点的邻域内的局部方差小于等于预设方差阈值的个数大于预设数量阈值；根据人脸特征点确定的特征区域的平均梯度小于等于预设梯度阈值；人脸特征点的平均边缘宽度大于等于预设边缘宽度阈值。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对人脸图像中的人脸是否被遮挡进行估计，包括：计算人脸是否被遮挡的置信度；判断所述初次评估的结果是否符合预设条件时，若计算得到的置信度不在预设范围内，则判定所述初次评估的结果不符合预设条件。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸的频域信息对所述人脸图像的质量进行再次评估之前，还包括：对所述人脸图像的像素值进行傅里叶变换；使用加权矩阵对傅里叶变换后得到的像素值进行加权；计算经过加权后的像素值的累加和，得到所述人脸图像的频域信息。7.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸的频域信息对所述人脸图像的质量进行再次评估，包括：人脸图像的频域信息乘以第一系数，得到质量评估分量；所述第一系数根据人脸特征点平均边缘宽度与根据所述人脸图像对比度计算得到的阈值之间的大小关系确定；质量评估分量乘以第二系数，得到人脸图像的质量评估值；所述第二系数根据人脸图像中的人脸在YAW方向上的角度的取值范围和/或在PITCH方向上的角...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭思郁，汪海洋，郝敬松，王刚，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33