[发明专利]一种人脸识别算法评测方法

权利要求书

1.一种人脸识别算法评测方法，其特征是，对接所测试的算法系统，对人脸数据进行标注修正确认，并给出测试报告，具体操作步骤如下：

（1）被测人脸算法系统输出各测试素材的人脸信息；

（2）通过输入模块对接被测人脸算法系统，读取算法识别出的各测试素材的人脸信息；

（3）通过推荐模块对算法检测出的所有人脸的名称进行推荐标注；从被测人脸算法系统获取的人脸信息，如果不带有人名标识，则在推荐模块进行一张张人 脸名称的标注和确认；如果人脸已带有人名标识，则在推荐模块进行确认操作；标注和确认的过程中推荐模块会进行人脸名称的动态推荐，以减少标注的工作量；推荐模块进行标注和确认的具体流程如下：

（a）测 试人员标注确认完一张没有名称的人脸的名称；

（b）系统自动比对所有未标注或未确认的人脸和该标注确认完的人脸的相似度，如果相似度大于指定阈值，则自动将这些未标注或未确认的相似度大于指定阈值的人脸名称标注为刚标注确认完的人脸名称；对于之前已确认完的人脸信息，则不再进行动态推荐修改；

（c）测试人员对已有人名推荐但未确认的人脸进行确认：如果已有名称是错误的，则进行修改确认；如果已有名称是对的，只需要确认即可；

（d）如果已有名称是错误的，在测试人员进行修改确认后，系统执行步骤（b）；

（e）重复上述步骤完成所有人脸的标注确认；

（4）通过修正模块对被测人脸算法系统输出数据的修正操作；当测试人员在修正模块里对人脸信息进行修正时，系统会记录每项操作并分析其性质：（i）标识为非人脸的操作，记录为错误识别；（ii）添加操作记录为漏识；（iii）删除操作记录为多识别；（iv）修改操作记录为错误识别；修正完成后，即可得到被测人脸算法系统针对该测试素材的漏识、错识、多识数据；同时得到一份准确的人脸标识文件；

（5）通过数据统计模块统计被测人脸算法系统精准度相关数据。

2.根据权利要求1所述的一种人脸识别算法评测方法，其特征是，在步骤（2）中，在输入模块里，如果给每个测试素材配置了对应的人脸标识文件，直接执行步骤（5），数据统计模块即可汇总统计出该素材的算法测试报告；如果不给每个测试素材配置了对应的人脸标识文件，则执行步骤（3）。

3.根据权利要求1所述的一种人脸识别算法评测方法，其特征是，得到的人脸标识文件后续在输入模块里进行输入，当测试人员再对对应视频素材进行测试时，不需要再在修正模块里进行人脸删除、添加、修改操作，此人脸标识文件同时也是数据统计模块统计精准度的基准数据文档。

4.根据权利要求1所述的一种人脸识别算法评测方法，其特征是，在步骤（5）中，数据统计模块针对一个具体的测试素材，主要计算逻辑如下：

1）读取修正模块对该素材的修正数据，即漏识、错识、多识数据；

2）读取该素材的人脸标识文件；

3）比对算法的识别结果和标注文件的不同数据，计算出精准度数值；

4）比对系统里保存的旧版本的精准度数据，输出新旧版本的精准度数据和比较结果。

5.根据权利要求4所述的一种人脸识别算法评测方法，其特征是，在步骤2）中，人脸标识文件为在输入模块里输入人脸标识文件，或者是修正模块里生成的人脸标注文件。