当前位置: 首页 > 专利查询>斯纳普公司专利>正文

图像视觉质量评估制造技术

技术编号:43518277 阅读:23 留言:0更新日期:2024-12-03 12:08
公开了一种由图像捕获设备中的一个或更多个处理器执行的图像质量评估方法。该方法包括接收图像的捕获的通知,并且作为响应,启动图像评估任务以评估图像的质量。评估任务包括确定图像对于图像质量评估的适合性、对图像运行图像质量评估模型以生成图像质量评估结果、收集与图像的捕获相关的数据,以及将结果传输到图像质量评估存储库。图像评估任务可以是低优先级的非同时性任务。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本公开内容通常涉及对由用户图像捕获设备例如智能手机或平板电脑捕获的图像的质量的评估。


技术介绍

1、图像共享平台例如消息应用程序,包括社交媒体应用程序和媒体共享或发布应用程序,以及图像查看者的诸如竖起大拇指或“赞(like)”的相关的认可指示的当前广泛使用使得由用户设备捕获的图像的质量尤为重要。高质量的图像促进了捕获到这种图像的人以及平台上图像的接收者或其他观看者对这种平台的享受和参与。


技术实现思路

【技术保护点】

1.一种图像质量评估方法,由图像捕获设备中的一个或更多个处理器执行,所述图像质量评估方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述图像质量评估任务是低优先级的非同时性任务。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述图像质量评估模型是使用在一般图像数据集上训练的图像分类器网络训练的机器学习模型,所述机器学习模型包括在图像质量评级图像上训练的层作为特征输出层。

4.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述图像的所述适合性包括识别出所述图像中表示至少一个面部。

5.根据权利要求4所述的方法,其中,确定所述图像的所述适合性包括识别出用于捕获所...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种图像质量评估方法,由图像捕获设备中的一个或更多个处理器执行,所述图像质量评估方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述图像质量评估任务是低优先级的非同时性任务。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述图像质量评估模型是使用在一般图像数据集上训练的图像分类器网络训练的机器学习模型,所述机器学习模型包括在图像质量评级图像上训练的层作为特征输出层。

4.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述图像的所述适合性包括识别出所述图像中表示至少一个面部。

5.根据权利要求4所述的方法,其中,确定所述图像的所述适合性包括识别出用于捕获所述图像的特定设备相机。

6.根据权利要求4所述的方法,其中,确定所述图像的所述适合性包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述与所述图像的所述捕获相关的数据包括所述图像捕获设备的型号标识符、操作系统和操作系统版本。

8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述与所述图像的所述捕获相关的数据包括所述图像是否由所述图像捕获设备的用户丢弃、保存或转发。

9.一种非临时性计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括指令,所述指令在由计算机执行时,使所述计算机执行用于图像质量评估的操作,所述操作包括:

10.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读存储介质,其中,所述图像质量评估任务是低优先级的非同时性任务。

11.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读存储介质...

【专利技术属性】
技术研发人员:米纳·德许特冯博曾若谷赵安邦
申请(专利权)人:斯纳普公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1