一种多角度图像质量评价方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多角度图像质量评价方法及系统。其中，该方法包括：获取原始图像数据，其中，所述原始图像数据包括至少一张面部图像数据；拆分所述原始图像数据，得到局部图像数据；根据所述局部图像数据和图像标签数据训练图像质量评价模型，其中，所述图像标签数据包括：图像质量描述向量、图像光照描述向量；通过所述图像质量评价模型进行预测，生成图像评价结果。本发明专利技术解决了现有技术中图像质量无法从局部、光线等角度进行评价的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种多角度图像质量评价方法及系统
本专利技术涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种多角度图像质量评价方法及系统。
技术介绍
现阶段人脸识别技术已经取得了很大的进步，但仍然未能满足实际应用的要求，一个非常重要的原因，就是人脸图像的图像质量问题。对人脸图像质量进行多尺度精确评估，具有重要意义。主要体现在以下几个方面：对人脸识别精度的影响：比如光照问题是图像质量的一个方面，许多在室内均匀光照条件下很好的识别算法在室外光照环境下，识别率也会急剧下降。再比如遮挡问题，通常人类都能够识别出戴眼镜或者围着围巾的某个人，但对自动识别系统而言却非易事，面部的胡须，帽子、眼镜等遮盖物会改变人脸的局部特征，影响随后的特征提取和识别，甚至使算法失效。对人面都表情识别的影响：大多数人脸识别系统基本上都是用中性人脸表情图像进行训练的，而实陈应用中人脸表情的变化如大笑、微笑、皱眉等等都会改变人脸的特征。同时对面部表情的正确判定，在某些问题中有重要价值和意义。比如，各种交通工具的驾驶员由于其工作性质特殊，一时稍有疏忽也可能酿成大的灾难。通过感应设备对其面部监控、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多角度图像质量评价方法，其特征在于，包括：/n获取原始图像数据，其中，所述原始图像数据包括至少一张面部图像数据；/n拆分所述原始图像数据，得到局部图像数据；/n根据所述局部图像数据和图像标签数据训练图像质量评价模型，其中，所述图像标签数据包括：图像质量描述向量、图像光照描述向量；/n通过所述图像质量评价模型进行预测，生成图像评价结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种多角度图像质量评价方法，其特征在于，包括：
获取原始图像数据，其中，所述原始图像数据包括至少一张面部图像数据；
拆分所述原始图像数据，得到局部图像数据；
根据所述局部图像数据和图像标签数据训练图像质量评价模型，其中，所述图像标签数据包括：图像质量描述向量、图像光照描述向量；
通过所述图像质量评价模型进行预测，生成图像评价结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取原始图像数据之后，所述方法还包括：
对所述原始图像数据进行预处理，其中，所述预处理包括：滤波处理、降噪处理、亮度平衡处理。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取原始图像数据之前，所述方法还包括：
判断网络在线状态，其中，所述网络在线状态包括：在线、离线。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像质量描述向量包括：总体图像质量描述向量、局部图像质量描述向量。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像光照描述向量包括：光照差异度向量、光照角度向量。


6.一种多角度图像质量评价方法，应用于服务器端，其特征在于，包括：
获取局部图像数据和图像标签，其中，所述局部图像数据由原始图像数据拆分而得到，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张凯，郝凡昌，丁冬睿，杨光远，孔妍，
申请(专利权)人：广东众聚人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44