人脸识别算法评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种人脸识别算法评估方法及装置，涉及计算机信息处理技术领域。该方法通过计算由人脸识别算法识别得到的人脸小图的预设小图位置点与该人脸小图所在测试视频序列中对应的帧图像上的标注人脸的预设标注位置点之间的距离，来确定所述人脸小图与该人脸小图所在帧图像上的标注人脸是否相匹配。当所述距离小于或等于某一预设值时，确定所述人脸小图与所述标注人脸相匹配；当所述距离大于某一预设值时，确定所述人脸小图与所述标注人脸不匹配。进一步地，通过计算所述人脸识别算法针对所述测试视频序列中人脸的捕获率、多抓率、误拍率以及人脸优选率，使本方法评估准确性更高，评估更全面。

Face recognition algorithm evaluation method and device

【技术实现步骤摘要】
人脸识别算法评估方法及装置
本专利技术涉及计算机信息处理
，具体涉及一种人脸识别算法评估方法及装置。
技术介绍
人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，是利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。人脸识别算法是人脸识别技术的核心工具，目前，人脸识别算法比较多，算法性能的优劣各有不同，当算法性能太差时，会导致较高的误检率。因此，在人脸识别算法运用在人脸图像识别之前，都会经过算法性能评估，以确保算法性能，但是现有技术中的评估方法准确率低且评估不全面。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种人脸识别算法评估方法及装置，通过计算所述人脸小图的预设小图位置点与该人脸小图所在帧图像上的标注人脸的预设标注位置点之间的距离来确认所述人脸小图与该人脸小图所在帧图像上的标注人脸的匹配度。为了实现上述目的，本专利技术较佳实施例采用的技术方案如下：本专利技术较佳实施例提供了一种人脸识别算法评本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别算法评估方法，其特征在于，包括：/n获得对测试视频序列中的人脸进行标注后得到的标注人脸以及所述标注人脸的人脸特征信息，其中，所述测试视频序列包括多个帧图像，所述人脸特征信息包括所述标注人脸在所述帧图像中的坐标、所在帧图像的编号、人脸符合度得分以及所述标注人脸在所述帧图像上的人脸大小；/n获得待评估的人脸识别算法对所述测试视频序列进行识别得到的多个人脸小图以及所述人脸小图的小图特征信息，其中，所述小图特征信息包括所述人脸小图所在帧图像的编号和所述人脸小图所在帧图像的坐标；/n根据所述人脸小图的预设小图位置点与该人脸小图所在帧图像上的标注人脸的预设标注位置点之间的距离，确定所述人脸...

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别算法评估方法，其特征在于，包括：
获得对测试视频序列中的人脸进行标注后得到的标注人脸以及所述标注人脸的人脸特征信息，其中，所述测试视频序列包括多个帧图像，所述人脸特征信息包括所述标注人脸在所述帧图像中的坐标、所在帧图像的编号、人脸符合度得分以及所述标注人脸在所述帧图像上的人脸大小；
获得待评估的人脸识别算法对所述测试视频序列进行识别得到的多个人脸小图以及所述人脸小图的小图特征信息，其中，所述小图特征信息包括所述人脸小图所在帧图像的编号和所述人脸小图所在帧图像的坐标；
根据所述人脸小图的预设小图位置点与该人脸小图所在帧图像上的标注人脸的预设标注位置点之间的距离，确定所述人脸小图与该人脸小图所在帧图像上的标注人脸是否相匹配。


2.根据权利要求1所述的人脸识别算法评估方法，其特征在于，根据所述人脸小图的预设小图位置点与该人脸小图所在帧图像上的标注人脸的预设标注位置点之间的距离，确定所述人脸小图与该人脸小图所在帧图像上的标注人脸是否相匹配的步骤包括：
比较所述人脸小图的预设小图位置点与同一帧图像中所述标注人脸的预设标注位置点之间的距离，和所述人脸大小与预设长度系数乘积的大小；
若所述人脸小图的预设小图位置点与同一帧图像中所述标注人脸的预设标注位置点之间的距离小于或等于所述标注人脸的大小与预设长度系数乘积，确定所述人脸小图与所述标注人脸相匹配；
若所述人脸小图的预设小图位置点与同一帧图像中所述标注人脸的预设标注位置点之间的距离大于所述标注人脸的大小与预设长度系数乘积，确定所述人脸小图与所述标注人脸不匹配。


3.根据权利要求1所述的人脸识别算法评估方法，其特征在于，该方法还包括：
根据所有帧图像中与所述标注人脸相匹配的人脸小图的数量，计算所述人脸识别算法针对所述测试视频序列中人脸的捕获率、多抓率、误拍率以及人脸优选率中的至少一个评价指标。


4.根据权利要求3所述的人脸识别算法评估方法，其特征在于，根据所述标注人脸中不重复人脸的数量，得到所述测试视频序列对应的总人数；
根据所有帧图像中与所述标注人脸相匹配的人脸小图的数量，计算所述人脸识别算法针对所述测试视频序列中人脸的捕获率的步骤包括：
根据所有帧图像中与所述标注人脸相匹配的人脸小图的数量，确定所述人脸识别算法识别到的总人数；
计算所述人脸识别算法识别到的总人数与所述测试视频序列对应的总人数的比值，得到所述人脸识别算法的捕获率。


5.根据权利要求4所述的人脸识别算法评估方法，其特征在于，根据所有帧图像中与所述标注人脸相匹配的人脸小图的数量，确定所述人脸识别算法识别到的总人数的步骤包括：
若所有帧图像中与所述标注人脸相匹配的人脸小图的数量为零，确定所述标注人脸未被所述人脸识别算法识别到；
若所有帧图像中与所述标注人脸相匹配的人脸小图的数量不为零，确定所述标注人脸被所述人脸识别算法识别到；
计算所有被所述人...

【专利技术属性】
技术研发人员：方蒙蒙，潘胜军，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33