【技术实现步骤摘要】
图像质量确定方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及计算机视觉
，具体地，涉及一种图像质量确定方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技的快速发展，目标识别技术应用在了各个领域，使得人们的生活更加便捷智能。在目标识别中，通常需要对采集到的待识别图像进行特征提取，基于所述提取到的特征进行匹配和识别。
[0003]以人脸识别为例，在实际的使用过程中，受到运动、光照等因素，采集到的人脸图像的中可能出现人脸模糊等质量不好的问题，导致人脸识别最终提取的特征比较差，这个时候就可能把不同的人错误的识别为同一个人或者把同一个人识别为两个人。因此，在人脸识别
中，对人脸图像做质量评价，并将其中质量分数比较低的过滤掉再提取人脸特征，是整个人脸识别中尤为重要的一环。
[0004]目前，对于一张图像质量的好坏，严重依赖于工作人员的主观意识，不同的工作人员对于同一张图像，可能得到不同的结果，因此，难以准确的确定图像的质量。
技术实现思路
[0005]本申请实施例中提供了一...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像质量确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入质量预测模型中，得到与所述待识别图像对应的质量分数，所述质量预测模型为利用多个带有质量标签的图像对训练神经网络得到，所述图像对包括两张样本图像，所述质量标签包括所述两张样本图像的质量差异；输出所述质量分数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待识别图像输入质量预测模型中，得到与所述待识别图像对应的质量分数之前，包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个所述带有质量标签的图像对；通过所述训练样本集对孪生网络进行训练，得到所述质量预测模型，所述孪生网络包括具有相同参数的第一神经网络和第二神经网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集，包括：获取多张样本图像；针对每张样本图像，对所述样本图像进行失真处理得到处理后的样本图像；将所述样本图像和所述处理后的样本图像任意组合成图像对；根据失真处理程度生成所述图像对中的两张样本图像的质量差异，得到对应所述图像对的质量标签。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述样本图像进行失真处理得到处理后的样本图像之前，还包括：识别所述样本图像中的目标对象所在的目标区域；基于所述目标区域对所述样本图像进行裁剪，并旋转裁剪后的所述样本图像，使所述目标对象调整至预设角度。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练样本集对孪生网络进行训练，得到所述质量预测模型，包括：将所述图像对中的一张样本图像输入第一神经网络，另一张样本图像输入第二神经网络，得到分别与所述两张样本图像对应的质量分数；根据所述质量分数和所述质量标签，计算损失函数；根据所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯子勇，周瑞，赵勇，
申请(专利权)人：北京格灵深瞳信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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