【技术实现步骤摘要】
一种面部筛选方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及计算机视觉图像处理
，具体而言，涉及一种面部筛选方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着人体面部识别技术的普及，越来越多地方使用到了面部识别，面部识别是深度学习和模式识别领域的一个活跃的研究方向，广泛应用于智能视频监控、身份认证、公安布控、敏感人物识别等方向，由于面部识别的广泛应用，对于面部识别精度的要求更是越来越高，尤其是在身份认证领域，不管是面部识别通道，还是面部支付，都与人们的生命财产安全息息相关，一旦识别错误，就会对个人甚至公共安全构成威胁，现阶段基于人工提取的特征进行面部识别的方式，由于人工提取特征速度慢而且提取特征单一，鲁棒性不好，满足不了对面部识别精度上的要求，此外，本申请提出了根据多种特征多维度的人脸样本质量检测方法，应用成本高、可复制性低、避免了误判漏判等问题。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种面部筛选方法，能够对不同质量的面部图像精准识别，解决了传统人工鉴别速度慢，提取特征单一，以...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面部筛选方法，其特征在于，所述方法包括：根据人脸检测模型，对任意面部图像的特征点做仿射变换，得到目标面部图像；根据面部分辨率评价算法，针对所述目标面部图像局部特征的空间分布，计算目标面部图像的分辨率；根据面部完整度评价算法，针对所述目标面部图像的关键点被遮蔽的情况，计算目标面部图像的面部完整度；根据面部姿态评价算法，判断所述目标面部图像是否处于正面部姿态；根据面部清晰度评价算法，计算所述目标面部图像中的特征参数；所述目标面部图像的特征参数包括像素平均值和方差；针对所述目标面部图像每个像素做归一化处理，得到新面部图像；针对所述新面部图像的每个像素，根据该像素的中心位置，计算该像素值与8个方向相邻像素的像素值乘积，并根据所述乘积确定该像素的特征参数，其中，每个方向像素值的乘积分别构成一副图像，具体计算方向包括：右侧、左侧、下方、上方、左下、左上、右下、右上；根据8个方向全部像素的特征参数，训练出新面部图像在机器学习模型中的训练参数；其中，所述全部像素的特征参数包括：像素的形状、像素明暗度的平均值、像素的左方差、像素的右方差；将目标面部图像的分辨率、面部完整度和目标面部图像是否为正面部姿态的结果，以及机器学习模型的训练参数按照面部图像指标进行匹配，所述面部图像指标包括：面部分辨率评价指标、面部完整度评价指标、面部姿态评价指标、面部清晰度评价指标；若所述匹配符合预设要求，则将目标面部图像确定为人脸识别样本人脸识别样本库图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据人脸检测模型，对任意面部图像的特征点做仿射变换，得到目标面部图像，包括：根据人脸检测模型，对任意面部图像进行面部检测和特征点定位，得到人脸区域和特征点的坐标，所述特征点包括左眼坐标和右眼坐标；将特征点的坐标对齐到仿射变换中指定坐标位置，得到对齐人脸后的目标面部图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据面部清晰度评价算法，计算所述目标面部图像中的特征参数；所述目标面部图像的特征参数包括像素平均值和方差，包括：根据所述目标面部图像的每个像素的像素值进行求和，求和后取目标面部图像的像素平均值；根据目标面部图像的每个像素与像素平均值之差的平均数，确定方差。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述新面部图像的每个像素，根据该像素的中心位置，计算该像素值与8个方向相邻像素的像素值乘积，并根据所述乘积确定该像素的特征参数，包括：针对所述新面部图像的每个像素，根据该像素的中心位置，计算该像素值与新面部图像右侧HR、左侧HL、下方VD、上方VU、左下LD、左上LU、右下RD、右上RU，8个方向相邻多个像素的像素值乘积；将所述乘积确定为该像素值与新面部图像8个方向相邻多个像素的特征参数，该乘积的特征参数包括：形状、平均值、左方差、右方差。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据8个方向全部像素的特征参数，训练出新面部图像在机器学习模型中的训练参数，包括：将所述8个方向全部像素的特征参数输入到机器学习模型中；计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：白刚，姜卫平，郭忠武，李国华，韩煜，王荣芳，
申请(专利权)人：北京市博汇科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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