一种人脸图像的评价方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种人脸图像的评价方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取待检测图像；通过人脸检测算法，确定待检测图像的人脸检测区域以及人脸特征点；确定人脸特征点与人脸检测区域的比例关系以及人脸特征点之间的位置关系；根据人脸特征点与人脸检测区域的比例关系以及人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标。通过本发明专利技术实施例提供的人脸图像的评价方法、装置及设备，能够对人脸图像进行评价，提高人脸识别的精确度。

A Face Image Evaluation Method, Device and Equipment

【技术实现步骤摘要】
一种人脸图像的评价方法、装置及设备
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种人脸图像的评价方法、装置及设备。
技术介绍
随着多媒体技术等的发展，人脸图像越来越重要。如视频监控领域，通过抓取人脸图像，进行人脸识别，进而实现对监控区域的人进行监控；智能拍摄领域，拍摄人脸图像，通过人脸识别可以对人脸图像进行后续的处理，如对人脸图像的亮度、色度等进行调整等。可以看出，人脸图像是进行人脸识别的基础，人脸图像的好坏直接影响人脸识别的准确性，尤其是在人脸图像质量较差的情况下，极大程度地增加了人脸识别误判的概率。如此，对人脸图像的质量进行评价就显得尤为重要。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种人脸图像的评价方法、装置及设备，以提高人脸识别的精确度。具体技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种人脸图像的评价方法，包括：获取待检测图像；通过人脸检测算法，确定所述待检测图像的人脸检测区域以及人脸特征点；确定所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系；根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标。可选的，所述人脸特征点包括：两眼、鼻尖、左嘴角和右嘴角；所述两眼包括左眼和右眼；所述确定所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，包括：确定所述两眼之间水平方向的距离与所述人脸检测区域的宽的第一比值、所述两眼之间垂直方向的距离与所述人脸检测区域的高的第二比值以及所述鼻尖与所述两眼连线的中垂线的距离；所述根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标，包括：根据所述第一比值、所述第二比值以及所述鼻尖与所述两眼连线的中垂线的距离，确定所述人脸评价指标。可选的，所述人脸评价指标与所述第一比值正相关；所述人脸评价指标与所述鼻尖与所述两眼连线的中垂线的距离负相关。可选的，在所述通过人脸检测算法，确定所述待检测图像的人脸检测区域以及人脸特征点之后，所述方法还包括：确定所述人脸检测区域与所述待检测图像的大小比例；所述根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标，包括：根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系、所述人脸特征点之间的位置关系以及所述大小比例，确定人脸评价指标。可选的，在所述根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系、所述人脸特征点之间的位置关系以及所述大小比例，确定人脸评价指标之后，所述方法还包括：判断所述人脸评价指标是否高于预设阈值；当所述人脸评价指标高于所述预设阈值时，确定所述人脸评价指标对应的所述待检测图像为目标图像。可选的，所述人脸检测算法包括多任务级联卷积神经网络MTCNN算法，所述人脸检测区域包括矩形框区域。第二方面，本专利技术实施例提供了一种人脸图像的评价装置，包括：获取模块，用于获取待检测图像；第一确定模块，用于通过人脸检测算法，确定所述待检测图像的人脸检测区域以及人脸特征点；第二确定模块，用于确定所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系；第三确定模块，用于根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标。可选的，所述人脸特征点包括：两眼、鼻尖、左嘴角和右嘴角；所述两眼包括左眼和右眼；所述第二确定模块，具体用于确定所述两眼之间水平方向的距离与所述人脸检测区域的宽的第一比值、所述两眼之间垂直方向的距离与所述人脸检测区域的高的第二比值以及所述鼻尖与所述两眼连线的中垂线的距离；所述第三确定模块，具体用于根据所述第一比值、所述第二比值以及所述鼻尖与所述两眼连线的中垂线的距离，确定所述人脸评价指标。可选的，所述人脸评价指标与所述第一比值正相关；所述人脸评价指标与所述鼻尖与所述两眼连线的中垂线的距离负相关。可选的，所述装置还包括：第四确定模块，用于确定所述人脸检测区域与所述待检测图像的大小比例；所述第三确定模块，用于根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系、所述人脸特征点之间的位置关系以及所述大小比例，确定人脸评价指标。可选的，所述装置还包括：判断模块，用于在所述根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系、所述人脸特征点之间的位置关系以及所述大小比例，确定人脸评价指标之后，判断所述人脸评价指标是否高于预设阈值；第五确定模块，用于当所述人脸评价指标高于所述预设阈值时，确定所述人脸评价指标对应的所述待检测图像为目标图像。可选的，所述人脸检测算法包括多任务级联卷积神经网络MTCNN算法，所述人脸检测区域包括矩形框区域。第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器，所述通信接口，所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现第一方面所述的方法步骤。在本专利技术实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的方法步骤。在本专利技术实施的又一方面，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的方法步骤。本专利技术实施例提供的人脸图像的评价方法、装置及设备，可以获取待检测图像；通过人脸检测算法，确定待检测图像的人脸检测区域以及人脸特征点；确定人脸特征点与人脸检测区域的比例关系以及人脸特征点之间的位置关系；根据人脸特征点与人脸检测区域的比例关系以及人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标。本专利技术实施例中，可以根据待检测图像中人脸特征点与人脸检测区域的比例关系，以及人脸特征点之间的位置关系，确定用于评价待检测图像中人脸的人脸评价指标。如此，能够对人脸图像进行评价，提高人脸识别的精确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为本专利技术实施例提供的人脸图像的评价方法的一种流程图；图2(a)为本专利技术实施例中人脸不同状态及人脸特征点的一种示意图；图2(b)为本专利技术实施例中人脸不同状态及人脸特征点的另一种示意图；图2(c)为本专利技术实施例中人脸不同状态及人脸特征点的另一种示意图；图2(d)为本专利技术实施例中人脸不同状态及人脸特征点的另一种示意图；图2(e)为本专利技术实施例中人脸不同状态及人脸特征点的另一种示意图；图2(f)为本专利技术实施例中人脸不同状态及人脸特征点的另一种示意图；图3(a)为本专利技术实施例中人脸不同状态下人脸监测区域及人脸特征点的一种示意图；图3(b)为本专利技术实施例中人脸不同状态下人脸监测区域及人脸特征点的另一种示意图；图4为本专利技术实施例提供的人脸图像的评价方法的另一种流程图；图5(a)为本专利技术实施例中的一种评分结果示意图；图5(b)为本专利技术实施例中的另一种评分结果示意图；图5(c)为本专利技术实施例中的另一种评分结果示意图；图5(d)为本专利技术实施例中的另一种评分结果示意图；图5(e)为本专利技术实施例中的另一种评分结果示意图；图5(f)为本专利技术实施例中的另一种评分结果示意图；图6本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸图像的评价方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；通过人脸检测算法，确定所述待检测图像的人脸检测区域以及人脸特征点；确定所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系；根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标。

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像的评价方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；通过人脸检测算法，确定所述待检测图像的人脸检测区域以及人脸特征点；确定所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系；根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸特征点包括：两眼、鼻尖、左嘴角和右嘴角；所述两眼包括左眼和右眼；所述确定所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，包括：确定所述两眼之间水平方向的距离与所述人脸检测区域的宽的第一比值、所述两眼之间垂直方向的距离与所述人脸检测区域的高的第二比值以及所述鼻尖与所述两眼连线的中垂线的距离；所述根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标，包括：根据所述第一比值、所述第二比值以及所述鼻尖与所述两眼连线的中垂线的距离，确定所述人脸评价指标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人脸评价指标与所述第一比值正相关；所述人脸评价指标与所述鼻尖与所述两眼连线的中垂线的距离负相关。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在所述通过人脸检测算法，确定所述待检测图像的人脸检测区域以及人脸特征点之后，所述方法还包括：确定所述人脸检测区域与所述待检测图像的大小比例；所述根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系以及所述人脸特征点之间的位置关系，确定人脸评价指标，包括：根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系、所述人脸特征点之间的位置关系以及所述大小比例，确定人脸评价指标。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据所述人脸特征点与所述人脸检测区域的比例关系、所述人脸特征点之间的位置关系以及所述大小比例，确定人脸评价指标之后，所述方法还包括：判断所述人脸评价指标是否高于预设阈值；当所述人脸评价指标高于所述预设阈值时，确定所述人脸评价指标对应的所述待检测图像为目标图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸检测算法包括多任务级联卷积神经网络MTCNN算法，所述人脸检测区域包括矩形框区域。7.一种人脸图像的评价装置，其特征在于，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟韬，
申请(专利权)人：北京爱奇艺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11