人脸图像的质量评价方法技术

本申请公开了一种人脸图像的质量评价方法

【技术实现步骤摘要】
人脸图像的质量评价方法、装置、设备、介质及产品


[0001]本申请属于图像处理
，尤其涉及一种人脸图像的质量评价方法
、
装置
、
设备
、
介质及产品
。

技术介绍

[0002]在新闻领域中，常常需要通过人脸图像识别系统对新闻稿件的人脸图像进行识别，为提高人脸图像图像识别系统识别人脸图像的准确率，常常在在人脸图像识别系统识别人脸图像之前对人脸图像进行质量评价，例如是对人脸图像的清晰度或对比度等进行评价，通过人脸图像质量评价能够筛选出不符合要求的人脸图像，进而提高人脸图像识别系统识别人脸图像的准确率
。
目前已有的人脸图像质量评价方式，对于人脸图像质量评价过于片面，无法满足人脸图像识别系统的高精度和高召回率的要求
。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种人脸图像的质量评价方法
、
装置
、
设备
、
介质及产品，能够实现对人脸图像进行质量评价，以提高人脸识别系统识别人脸图像的准确率
。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种人脸图像的质量评价方法，包括：
[0005]获取新闻稿件中待评价的人脸图像；
[0006]对人脸图像的内容质量进行评价，得到人脸图像的内容质量评价结果，内容评价质量结果包括人脸图像的拍摄角度的第一结果和人脸图像的面部遮挡程度的第二结果中至少一项；
[0007]对人脸图像的清晰度质量进行评价，得到人脸图像的清晰度质量评价结果；
[0008]基于内容质量评价结果和清晰度质量评价结果，确定人脸图像的质量评价结果
。
[0009]第二方面，本申请实施例提供一种人脸图像的质量评价装置，包括：
[0010]获取模块，用于获取新闻稿件中待评价的人脸图像；
[0011]评价模块，用于对人脸图像的内容质量进行评价，得到人脸图像的内容质量评价结果，内容评价质量结果包括人脸图像的拍摄角度的第一结果和人脸图像的面部遮挡程度的第二结果中至少一项；
[0012]评价模块，还用于对人脸图像的清晰度质量进行评价，得到人脸图像的清晰度质量评价结果；
[0013]确定模块，用于基于内容质量评价结果和清晰度质量评价结果，确定人脸图像的质量评价结果
。
[0014]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，设备包括：
[0015]处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
[0016]处理器执行计算机程序指令时用于执行上述第一方面的人脸图像的质量评价方法
。
[0017]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有
计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述第一方面的人脸图像的质量评价方法
。
[0018]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器处理时实现上述第一方面的人脸图像的质量评价方法
。
[0019]本申请实施例公开的人脸图像的质量评价方法
、
装置
、
设备
、
介质及产品，通过对待评估的人脸图像进行内容质量评价和清晰度质量评价，分别得到内容质量评价结果和清晰度质量评价结果，基于内容质量评价结果和清晰度的质量评价结果，确定所述人脸图像的质量评价结果，实现了从多方面对人脸图像的质量评价，能够满足人脸图像识别系统的高精度和高召回率的要求
。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0021]图1为本申请一个实施例提供的一种人脸图像的质量评价方法的流程示意图
。
[0022]图2为本申请一个实施例提供的一种示例性的人脸图像坐标系的示意图
。
[0023]图3为本申请一个实施例提供的一种示例性地基于决策树确定人脸图像质量评价结果的示意图
。
[0024]图4为本申请一个实施例提供的一种人脸图像的质量评价装置的示意图
。
[0025]图5为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图
。
具体实施方式
[0026]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的
、
技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述
。
应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请
。
对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施
。
下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解
。
[0027]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序
。
而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程
、
方法
、
物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程
、
方法
、
物品或者设备所固有的要素
。
在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程
、
方法
、
物品或者设备中还存在另外的相同要素
。
[0028]人脸图像质量评价作为人脸图像识别系统重要的组成部分，其目的是在不同场景下，保证和提高人脸图像识别系统结果的准确率和召回率
。
但服务于新闻媒体内容审核业务的人脸质量评价一直存在诸多困难：
[0029]其一，质量评价范围较小：新闻媒体内容应用场景种类多，内容杂，质量评价系统需同时考虑图像清晰度这样的客观质量因素例如口罩
、
墨镜遮挡和面部姿态这样的图像内
容质量因素
。
不够全面的质量评价或无关方面的质量评价都难以满足行业需求
。
[0030]其二，实时性和准确性较差：新闻内容存在其特有的实时性和准确性特点
。
作为人脸图像识别系统的一部分，无论是面部姿态估计
、
面部遮挡判别还是清晰度质量评价，都需具备非常快的计算速度和极高的计算准确率，不能快速对人脸图像进行评价可能会影响新闻内容的实时性
。
[0031]其三，评价结果与人脸图像识别系统的相关性较低
。
人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种人脸图像的质量评价方法，其特征在于，包括：获取新闻稿件中待评价的人脸图像；对所述人脸图像的内容质量进行评价，得到所述人脸图像的内容质量评价结果，所述内容评价质量结果包括人脸图像的拍摄角度的第一结果和人脸图像的面部遮挡程度的第二结果中至少一项；对所述人脸图像的清晰度质量进行评价，得到所述人脸图像的清晰度质量评价结果；基于所述内容质量评价结果和所述清晰度质量评价结果，确定所述人脸图像的质量评价结果
。2.
根据权利要求1所述的人脸图像的质量评价方法，其特征在于，在所述内容质量评价结果包括第一结果的情况下，所述对所述人脸图像的内容质量进行评价，得到所述人脸图像的内容质量评价结果，包括：将人脸图像的五官在预设的坐标系进行投影，得到多个投影后的坐标值；基于多个投影后的坐标值确定人脸图像的拍摄角度；在所述拍摄角度大于预设值的情况下，所述第一结果为第一值；在所述拍摄角度小于等于预设值的情况下，所述第一结果为第二值
。3.
根据权利要求1所述的人脸图像的质量评价方法，其特征在于，在所述内容质量评价结果包括第二结果的情况下，所述对所述人脸图像的内容质量进行评价，得到所述人脸图像的内容质量评价结果，包括：将所述人脸图像输入预设的判别模型，确定人脸图像的面部遮挡程度；基于所述面部遮挡程度，确定所述第二结果；在所述面部遮挡程度大于阈值的情况下，所述第二结果为第三值；在所述面部遮挡程度小于等于阈值的情况下，所述第二结果为第四值
。4.
根据权利要求1‑3任一所述的人脸图像的质量评价方法，其特征在于，所述对所述人脸图像的清晰度质量进行评价，得到所述人脸图像的清晰度质量评价结果，包括：对所述人脸图像进行尺寸修改和压缩处理，得到第一图像；运用拉普拉斯算法计算所述第一图像的第一清晰度，以及运用图像评估算法计算所述第一图像的第二清晰度；将所述第一清晰度以及所述第二清晰度与样本图像的清晰度进行拟合，得到所述人脸图像的清晰度；基于所述清晰度，得到所述清晰度质量评价结果；在所述清晰度为预设区间的情况下，得到与预设区间对应的清晰度质量评价结果，所述清晰度质量评价结果包括第五值
。5.
根据权利要求4所述的人...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗毅，百乐夫，成鹏，王熠，秦玉芳，李泽魁，王宇琦，罗延根，王仲豪，
申请(专利权)人：新华通讯社，
类型：发明
国别省市：