[发明专利]一种评估人脸检测算法的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及通信电子技术领域，尤其涉及一种评估人脸检测算法的方法及装置。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。而完成人脸识别这一过程无法离开人脸识别算法，该算法是通过在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。

人脸识别算法主要分为二维人脸识别算法和三维人脸识别算法，这其中又会被划分出许多更加具体的算法，而每种算法的准确率又因为软件、硬件以及人脸库不统一等局限性而无法确定。因此，在多种算法面前，用户无法确定哪种算法的准确率更高。

发明内容

本发明实施例提供一种评估人脸检测算法的方法及装置，用于确定人脸检测算法的准确率。

一种评估人脸检测算法的方法，所述方法包括：

确定人脸检测算法的评估方法；

使用确定出的评估方法对所述人脸检测算法进行评估；

根据评估结果确定出所述人脸检测算法的准确率。

可见，本发明实施例提供的方法，可针对不同人脸检测算法确定不同的评估方法，并用确定出的评估方法对该算法进行评估，根据评估结果即可确定出 该算法的准确率。使用该方法可以确定出人脸检测算法的准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本发明实施例提供的一种评估人脸检测算法的方法流程图；

图2为本发明实施例提供的具体的一种评估人脸检测算法的方法流程图；

图3为本发明实施例提供的标准坐标值在人脸图像中的示意图；

图4为本发明实施例提供的标准坐标值与检测坐标值在人脸图像中的示意图；

图5为本发明实施例提供的一种评估人脸检测算法的装置结构图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明中技术方案作进一步详细的说明。

本发明实施例提供的方法，可针对不同人脸检测算法确定不同的评估方法，并用确定出的评估方法对该算法进行评估，根据评估结果即可确定出该算法的准确率。使用该方法可以确定出人脸检测算法的准确率。如图1所示，该方法包括：

步骤11，确定人脸检测算法的评估方法；

步骤12，使用确定出的评估方法对所述人脸检测算法进行评估；

步骤13，根据评估结果确定出所述人脸检测算法的准确率。

具体的，所述评估方法包括：

漏检法、误检法以及检测法。

具体的，使用所述漏检法对所述人脸检测算法进行评估的方法包括：

将标准坐标值与检测坐标值进行比较，如果比较结果满足第一预设条件，则漏检率增加；所述标准坐标值为预先确定出的能够准确描述所述人脸图像中人脸位置的坐标；所述检测坐标值为所述人脸检测算法计算出的用于标明人脸 位置的坐标。

具体的，使用所述误检法对所述人脸检测算法进行评估的方法包括：

将检测坐标值与标准坐标值进行比较，如果比较结果满足第一预设条件，则误检率增加；所述标准坐标值为预先确定出的能够准确描述所述人脸图像中人脸位置的坐标；所述检测坐标值为所述人脸检测算法计算出的用于标明人脸位置的坐标。

具体的，使用所述检测法对所述人脸检测算法进行评估的方法包括：

按照预先设置的计算方式，计算出标准面积、检测面积以及重复面积；所述标准面积为预先确定出的能够准确描述所述人脸图像中人脸的面积；所述检测面积为检测出的所述人脸图像的面积；所述重复面积为所述标准面积与所述检测面积重叠部分；

当所述重复面积与所述标准面积、且所述重复面积与所述检测面积的比值满足第二预设条件时，所述检测率增加。

具体的，所述根据评估结果确定出所述人脸检测算法的准确率包括：

当所述评估结果为漏检率增加、误检率增加、或者检测率增加，则确定出所述人脸检测算法的准确率降低。

以下以具体实施例进行说明：

如图2所示，实施例，本发明实施例提供一种评估人脸检测算法的方法，该方法具体包括：

步骤21，创建样本数据库，以及每一个人脸样本图片的标准坐标值；