【技术实现步骤摘要】
一种人脸图像质量评估方法、系统、设备和介质
本专利技术涉及人工智能与图像处理领域，尤其涉及一种人脸图像质量评估方法、系统、设备和介质。
技术介绍
随着人工智能的发展，人脸识别技术在实际生活中的应用越来越广泛。人脸质量评估是人脸识别流程中十分重要的一环，如何快速并准确地给出人脸的质量分是一个难题。现有的人脸质量评估需要计算关键点、清晰度、亮度、角度、总分等等模型的结果，对这些分数取加权平均进而得到总分，评估耗时与图片所含人脸数正相关。因而遇到大的人流量情况，如视频流中某一时间段出现100人，那么连续多帧的抓拍图都会包含100张人脸，人脸质量评估耗时会很长，影响人脸识别的效率。
技术实现思路
鉴于以上现有技术存在的问题，本专利技术提出一种人脸图像质量评估方法、系统、设备和介质，主要解决传统质量评估方法在处理大人流量的数据是处理速度慢的问题。为了实现上述目的及其他目的，本专利技术采用的技术方案如下。一种人脸图像质量评估方法，包括：人脸图像对应的人脸总分在预设的阈值范围内时，根据获得的各人脸质量评估模型得到的分数，输出人脸图像质量评估结果。可选地，人脸图像对应的人脸总分超出所述预设的阈值范围时，根据所述人脸总分输出人脸图像质量评估结果。可选地，预先根据人脸总分质量评估模型获取所述人脸图像对应的人脸总分。可选地，所述人脸总分质量评估模型对预先标注的人脸图像特征区域进行识别，输出人脸总分。可选地，对于同一目标对象的多帧图像，按照确定的帧间隔数，确...
【技术保护点】
1.一种人脸图像质量评估方法，其特征在于，包括：/n人脸图像对应的人脸总分在预设的阈值范围内时，根据获得的各人脸质量评估模型得到的分数，输出人脸图像质量评估结果。/n
【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：
人脸图像对应的人脸总分在预设的阈值范围内时，根据获得的各人脸质量评估模型得到的分数，输出人脸图像质量评估结果。
2.根据权利要求1所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，
人脸图像对应的人脸总分超出所述预设的阈值范围时，根据所述人脸总分输出人脸图像质量评估结果。
3.根据权利要求1所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，预先根据人脸总分质量评估模型获取所述人脸图像对应的人脸总分。
4.根据权利要求3所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，所述人脸总分质量评估模型对预先标注的人脸图像特征区域进行识别，输出人脸总分。
5.根据权利要求1所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，
对于同一目标对象的多帧图像，按照确定的帧间隔数，确定待评估目标帧；
通过所述人脸质量评估模型，对所述待评估目标帧包含的所述目标对象的人脸图像进行质量评估。
6.根据权利要求5所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，确定帧间隔数的过程为：
设置初始帧间隔数，并根据所述初始帧间隔数获取同一目标对象的间隔帧；获取所述间隔帧中同一目标对象的人脸图像质量分误差；判断所述质量分误差是否在设置的允许范围内；
若超出所述允许范围，则调整所述初始帧间隔数，直至所述质量分误差在所述允许范围内。
7.根据权利要求1所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，所述人脸质量评估模型至少包括：
人脸总分质量评估模型、人脸关键点质量评估模型、人脸清晰度质量评估模型、人脸角度质量评估模型、人脸亮度质量评估模型。
8.根据权利要求7所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，
根据图像质量参数预设范围确定所述阈值范围：
若所述人脸总分小于所述预设范围的下界，则将所述人脸总分作为所述阈值范围的下界；
若所述人脸总分大于所述预设范围的上界，则将所述人脸总分作为所述阈值范围的上界。
9.根据权利要求8所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，所述图像质量参数包括以下至少之一：图像亮度值、图像灰度值、图像清晰度值。
10.根据权利要求8所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，当所述人脸总分大于所述阈值范围的上界时，获取所述人脸总分加上预设常数后与所有人脸质量评估模型综合分数的误差，判断所述误差是否小于所述预设常数，若是，则将所述人脸总分加上所述预设常数用于更新所述阈值范围的上界。
11.根据权利要求10所述的人脸图像质量评估方法，其特征在于，将各人脸质量评估模型的分数进行加权处理，获取所述综合分数。
12.一种人脸图像质量评估系统，其特征在于，包括：
质量评估模块，用于人脸图像对应的人脸总分在预设的阈值范围内时，根据获得的各人脸质量评估模型得到的分数，输出人脸图像质量评估结果。
13.根据权利要求12所述的人脸图像质量评估系统，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚志强，周曦，张滔，
申请(专利权)人：恒睿重庆人工智能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50
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