[发明专利]目标识别算法的测试方法、装置及系统

说明书

本发明提供了一种目标识别算法的测试方法、装置及系统，涉及图像识别技术领域，该方法包括：获取待测视频的帧图像，待测视频中包含有目标对象；确定目标对象的基准识别参数，基准识别参数包括目标对象对应的帧位置信息；应用目标识别算法对待测视频进行目标对象的识别，得到目标对象的算法识别参数，算法识别参数包括目标识别算法识别过程中记录的帧位置信息；根据基准识别参数和算法识别参数确定目标识别算法的性能，该性能包括识别延迟时长。本发明考虑了算法的识别延迟时长，对人脸识别算法效果的测评更加准确可靠。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及一种目标识别算法的测试方法、装置及系统。

背景技术

在人脸识别业务中，识别人脸的速度与用户体验有着重要关联，识别时间越长，用户体验度越低。而人脸跟踪算法是人脸识别业务中所采用的关键手段，较大程度上决定着人脸识别的速度，因此，对人脸跟踪算法的效果的测评至关重要。

发明人在研究过程中发现，现有技术中仅仅计算人脸跟踪算法识别出人脸的识别时长，通过计算所得的识别时长评估人脸识别的速度，然而实际应用中，人脸识别的真实用时往往长于算法所用的识别时长。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种目标识别算法的测试方法、装置及系统，考虑了算法的识别延迟时长，对人脸识别算法效果的测评更加准确可靠。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种目标识别算法的测试方法，包括：获取待测视频的帧图像，所述待测视频中包含有目标对象；确定所述目标对象的基准识别参数，所述基准识别参数包括所述目标对象对应的帧位置信息；应用目标识别算法对所述待测视频进行所述目标对象的识别，得到所述目标对象的算法识别参数，所述算法识别参数包括所述目标识别算法识别过程中记录的帧位置信息；根据所述基准识别参数和所述算法识别参数确定所述目标识别算法的性能，所述性能包括识别延迟时长。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述根据所述基准识别参数和所述算法识别参数确定所述目标识别算法的性能的步骤，包括：比对所述基准识别参数和所述算法识别参数确定差异值；根据所述差异值确定所述目标识别算法的性能。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述确定所述目标对象的基准识别参数的步骤，包括：确定所述目标对象在所述待测视频中首次出现时的帧图像的第一帧号，以及所述目标对象在所述待测视频中首次可识别的帧图像的第二帧号；将所述第一帧号和所述第二帧号作为所述目标对象对应的帧位置信息。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述确定所述目标对象在所述待测视频中首次出现时的帧图像的第一帧号，以及所述目标对象在所述待测视频中首次可识别的帧图像的第二帧号的步骤，包括：接收用户对所述待测视频的标注信息；根据所述标注信息，确定所述目标对象在所述待测视频中首次出现时的帧图像的第一帧号，以及所述目标对象在所述待测视频中首次可识别的帧图像的第二帧号。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述应用目标识别算法对所述待测视频进行所述目标对象的识别，得到所述目标对象的算法识别参数的步骤，包括：将所述待测视频输入至目标识别算法，以使所述目标识别算法对所述待测视频中的目标对象进行检测识别；接收所述目标识别算法对所述目标对象进行检测识别后输出的在所述目标识别算法识别过程中记录的帧位置信息；所述目标识别算法识别过程中记录的帧位置信息包括：所述目标识别算法检测到的所述目标对象首次出现的帧图像的第三帧号，以及对所述目标对象进行识别所采用的帧图像的第四帧号。