一种图像目标检测算法的测试方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种图像目标检测算法的测试方法和装置，所述方法包括：获取图像目标检测算法；从预置的图像库中，获取与所述图像目标检测算法适配的图像集合以及图像的目标对象参考信息；采用所述图像目标检测算法分别对所述图像集合的各个图像进行识别处理，并获取针对各个图像的识别结果；采用所述目标对象参考信息和所述识别结果，生成针对所述图像目标检测算法的测试指标信息。在本发明专利技术实施例中，对图像目标检测算法进行测试的整个流程中，都无需测试人员参与，保证了测试标准的一致性，并且相比人工测试耗时更短，测试效率更高。

A testing method and device of image target detection algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种图像目标检测算法的测试方法和装置
本专利技术涉及自动化测试
，特别是涉及一种图像目标检测算法的测试方法和一种图像目标检测算法的测试装置。
技术介绍
图像目标检测算法指是对目标对象的图像特征进行提取并进行存储，然后通过存储的图像特征在其他输入图像中检测出具有相同图像特征的检出图像，并输出该检出图像的位置、大小、与目标对象的相似度的算法。目前许多图像处理软件都已经拥有该功能，他们往往将检出图像(例如，手势、人脸)进行二次处理并呈现给用户，可以做到美颜、美型、增加动画特效等目的。但由于输入图像的质量和图像目标检测算法本身的缺陷，会导致并非目标对象都能够从任何原始图像中快速提取出来或是提取出的位置、范围信息和实际误差过大，故在该图像目标检测算法投入产品使用之前，需要测试人员对此算法进行识别准确率、实时度性能进行评估进而确认能否投入使用。测试评估的过程为：人工收集大量输入图像的样本，之后使用检测算法对输入图像的样本进行处理得到每张样本中目标对象的位置、范围信息，最终将算法输出的识别结果和人眼观察到目标对象的实际位置和范围信息进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像目标检测算法的测试方法，其特征在于，包括：/n获取图像目标检测算法；/n从预置的图像库中，获取与所述图像目标检测算法适配的图像集合以及图像的目标对象参考信息；/n采用所述图像目标检测算法分别对所述图像集合的各个图像进行识别处理，并获取针对各个图像的识别结果；/n采用所述目标对象参考信息和所述识别结果，生成针对所述图像目标检测算法的测试指标信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像目标检测算法的测试方法，其特征在于，包括：
获取图像目标检测算法；
从预置的图像库中，获取与所述图像目标检测算法适配的图像集合以及图像的目标对象参考信息；
采用所述图像目标检测算法分别对所述图像集合的各个图像进行识别处理，并获取针对各个图像的识别结果；
采用所述目标对象参考信息和所述识别结果，生成针对所述图像目标检测算法的测试指标信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预置的图像库中，获取与所述图像目标检测算法适配的图像集合以及图像的目标对象参考信息的步骤包括：
确定所述图像目标检测算法所要识别的目标对象；
从预置的图像库中，获取与所述目标对象适配的图像集合以及图像的目标对象参考信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像集合包括：至少一个正样本图像和至少一个反样本图像；所述图像的目标对象参考信息包括：分别与所述至少一个正样本图像对应的至少一个目标对象参考信息；
所述识别结果包括：是否识别到目标对象、识别到目标对象时的目标对象识别信息、识别图像所消耗的识别时长、识别到目标对象的相似度；
所述采用所述目标对象参考信息和所述识别结果，生成针对所述图像目标检测算法的测试指标信息的步骤包括：
若图像为正样本图像且识别结果包括识别到目标对象，则将该图像的目标对象识别信息和目标对象参考信息进行对比，以确定针对该图像的识别准确率，并根据所述识别准确率标记该图像为被识别成功或未被识别成功；
若图像为正样本图像但识别结果包括未识别到目标对象，则标记该图像为未被识别成功；
若图像为反样本图像且识别结果包括识别到目标对象，则标记该图像为被误识别；
若图像为反样本图像但识别结果包括未识别到目标对象，则标记该图像为被识别成功；
根据标记为被识别成功的正样本图像的数量，和/或，标记为未被识别成功的正样本图像的数量，和/或，标记为被识别成功的反样本图像的数量，和/或，标记为被误识别的反样本图像的数量，和/或，所述被标记为识别成功的正样本图像的识别准确率，和/或，所述被标记为识别成功的正样本图像的相似度，和/或，所述识别时长，计算测试指标信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述测试指标信息包括识别成功率、正样本识别率、误识别率、识别准确率平均值、相似度平均值、平均识别时长中的至少一种；
所述根据标记为被识别成功的正样本图像的数量，和/或，标记为未被识别成功的正样本图像的数量，和/或，标记为被识别成功的反样本图像的数量，和/或，标记为被误识别的反样本图像的数量，和/或，所述被标记为识别成功的正样本图像的识别准确率，和/或，所述被标记为识别成功的正样本图像的相似度，和/或，所述识别时长，计算测试指标信息的步骤包括：
根据所述图像集合的图像总数、所述标记为被识别成功的正样本图像的数量以及所述标记为被识别成功的反样本图像的数量，计算识别成功率；
和/或，根据所述正样本图像的数量以及所述标记为被识别成功的正样本图像的数量，计算正样本识别率；
和/或，根据所述反样本图像的数量以及所述标记为被误识别的反样本图像的数量，计算误识别率；
和/或，根据所述正样本图像的数量、以及所述正样本图像的识别准确率之和，计算识别准确率平均值；
和/或，根据所述识别时长，计算平均识别时长；
和/或，根据所述被标记为识别成功的正样本图形的数量以及所述被标记为识别成功的正样本图像的相似度之和，计算相似度平均值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
采用所述测试指标信息，生成测试报告。


6.一种图像目标检测算法的测试装置，其特征在于，包括：
算法获取模块，用于获取图像目标检测算法；
图像获取模块，用于从预置的图像库中，获取与所述图像目标检测算法适配的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雷，陀健，孙智，
申请(专利权)人：网易杭州网络有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33