[发明专利]一种人脸图像质量评估方法、装置及终端

说明书

本发明提供了一种人脸图像质量评估方法、装置及终端，该人脸图像质量评估方法包括：获取人脸图像中的像素点和人脸关键点；基于人脸关键点的属性信息，确定至少一个图像关键点特征，并基于像素点的属性信息，确定至少一个图像像素点特征；其中，人脸关键点的属性信息包括关键点位置信息、关键点尺寸信息、关键点姿态信息或关键点遮挡信息中的至少一种，像素点的属性信息包括像素点位置信息、像素点尺寸信息、像素点灰度值信息或像素点数量信息中的至少一种；对至少一个图像关键点特征和至少一个图像像素点特征进行融合处理；基于融合处理结果，对所述人脸图像质量进行评估。本发明的技术方案能够提高人脸图像质量评估的准确性和鲁棒性。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种人脸图像质量评估方法、装置及终端。

背景技术

人脸图像是计算机视觉领域中的一个重要的研究课题，人脸图像的质量直接决定了后续人脸追踪、人脸关键点、人脸识别等应用的效果。近年来，人脸关键点、人脸识别等技术获得了突破性的进展，但在图像质量较差的情况下，识别精度仍然面临较大的挑战。

现有技术中提出了通过将测试图像分成多个计算块，提取每个计算块中的交流分量，在标准人脸上统计出均值和协方差，依据多维的正太分布计算出测试图相应的计算块的概率，以所有计算块的概率和作为评分标准从而对人脸图像进行评估的方法，除此之外，现有技术还提出了基于卷积神经网络对人脸图像进行评估的方法。

然而现有的标准人脸的计算块中的离散余弦变换分量并没有符合正态分布，绝大多数的方差相差都特别大，且特征提取较为单一，导致人脸图像评估方式单一且准确率不高，基于卷积神经网络的方法虽然可以改善准确率，但该方法需要花费大量的人力和时间收集数据，耗时，成本较高，且该方法对设备依赖性较强，无法在例如移动端等轻量级的场景中应用。

发明内容

本发明提出一种人脸图像质量评估方法、装置及终端，解决现有的人脸图像质量评估方式单一，且难以在移动端或者一般的前端设备上实时运行的问题，提高不同情况下的人脸图像质量评估的准确性和鲁棒性。

一方面，本发明提供了一种，所述方法包括：

获取人脸图像中的像素点和人脸关键点；

基于人脸关键点的属性信息，确定至少一个图像关键点特征，并基于像素点的属性信息，确定至少一个图像像素点特征；其中，所述人脸关键点的属性信息包括关键点位置信息、关键点尺寸信息、关键点姿态信息或关键点遮挡信息中的至少一种，所述像素点的属性信息包括像素点位置信息、像素点尺寸信息、像素点灰度值信息或像素点数量信息中的至少一种；

对所述至少一个图像关键点特征和所述至少一个图像像素点特征进行融合处理；

基于融合处理结果，对所述人脸图像质量进行评估。

另一方面，本发明提供了一种人脸图像质量评估装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取人脸图像中的像素点和人脸关键点；

确定模块，用于基于人脸关键点的属性信息，确定至少一个图像关键点特征，并基于像素点的属性信息，确定至少一个图像像素点特征；其中，所述人脸关键点的属性信息包括关键点位置信息、关键点尺寸信息、关键点姿态信息、关键点遮挡信息中的至少一种，所述像素点的属性信息包括像素点位置信息、像素点尺寸信息、像素点灰度值信息、像素点数量信息中的至少一种；

融合处理模块，用于对所述至少一个图像关键点特征和所述至少一个图像像素点特征进行融合处理；

评估模块，用于基于融合处理结果，对所述人脸图像质量进行评估。

另一方面，本发明提供了一种人脸图像质量评估终端，所述终端包括：