【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，具体而言，本申请涉及一种图像质量评估方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在现实场景中，拍摄到的图像的质量往往会受到各种因素的影响，以人脸图像为例，人脸图像在场景光照、面部姿态、模糊、遮挡物、人脸自身表情等因素的干扰下，其图像质量将受到影响，进而影响人脸识别的准确性。为了保证人脸识别的稳定性和准确性，必须先对人脸图像进行质量评估，从中筛选出质量较高的人脸图像以便于后续的处理，例如，人脸识别。
2、目前，图像质量评估的方法主要有两种：基于手工设计的图像质量评估和基于深度学习的图像质量评估。然而，无论是基于手工设计还是基于深度学习的图像质量评估，都过于依赖人工实现，要么需要大量的领域知识，比如人工事先设计的公式等，要么需要人工标注大量的训练数据，导致在图像质量评估过程中的人工成本和工作量都过大。
技术实现思路
1、本申请各实施例提供了一种图像质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决相关技术存在的图像质量评估过程依赖于人工实现的问题。所述技术方案
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【技术保护点】
1.一种图像质量评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像质量评估模型的训练，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述样本图像的图像特征和分类结果对各所述样本图像进行质量标注，得到携带质量标签的各所述样本图像，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将携带质量标签的各所述样本图像作为所述训练图像，对神经网络模型进行训练，得到所述图像质量评估模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各所述训练图像训练所述神经网络模型的全连接层，直至训...
【技术特征摘要】
1.一种图像质量评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像质量评估模型的训练，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述样本图像的图像特征和分类结果对各所述样本图像进行质量标注，得到携带质量标签的各所述样本图像，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将携带质量标签的各所述样本图像作为所述训练图像，对神经网络模型进行训练，得到所述图像质量评估模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各所述训练图像训练所述神经网络模型的全连接层，直至训练完成，得到所述图像质量评估模型，包括：
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各样本图...
【专利技术属性】
技术研发人员：周坚灿，
申请(专利权)人：深圳绿米联创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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