[发明专利]人脸图像质量检测方法及装置

说明书

本申请提供一种人脸图像质量检测方法及装置，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获得人脸图像的关键点检测结果；基于所述关键点检测结果获得所述人脸图像的可见性检测结果；基于所述可见性检测结果和所述关键点检测结果获得所述人脸图像的质量分析结果。通过融合人脸图像的关键点和可见性特征对人脸图像的质量进行评估，提高了人脸图像质量评估的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种人脸图像质量检测方法及装置。

背景技术

从图像和视频中用计算机算法对人脸进行自动化分析拥有非常广泛的应用场景。这个过程中涉及对人脸图像的质量进行量化评估，从而进行可控制的筛选，是人脸分析过程必备的步骤之一。所谓的人脸质量涉及图像成像质量，光照条件，各类模糊，姿态角度，外物遮挡，图像部分丢失等因素。没有这个步骤，后续的下游任务例如人脸识别，重建面临的难题大大的增加，尤其在生产环境当中，对实际场景的人脸图像质量控制是必然的需求。

但是现有的人脸图像的质量检测方法主要是通过传统视觉算法或者深度学习网络，基于关键点的清晰度、对比度、明亮度等参数将人脸图像转化成一定的特征表示，之后用机器学习模型转化为一个分数值，或者进行分类，缺乏一个良好的可以量化的定义，或者过于笼统，或者过于琐碎，数据标注会存在非常大的噪音，导致现有技术对人脸图像的质量检测结果不准确。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种人脸图像质量检测方法及装置，以改善现有技术中对人脸图像的质量检测结果不准确的问题。

本申请实施例提供了一种人脸图像质量检测方法，所述方法包括：获得人脸图像的关键点检测结果；基于所述关键点检测结果获得所述人脸图像的可见性检测结果；基于所述可见性检测结果和所述关键点检测结果获得所述人脸图像的质量分析结果。

在上述实现过程中，人脸质量估计的问题被融合到人脸关键点检测任务当中，因此有了全新的人脸质量指标的定义和一个整体统一的人脸质量评估标准，基于关键点检测结果的量化指标，每一个都和人脸质量这个概念有个正相关性，这种相关性既符合人的直觉，所以有很好的可解释性，又符合下游任务的需求，能够提高人脸图像的质量检测准确性，同时将传统的下游关键点检测结果引入到人脸图像质量检测中降低了任务处理的计算时间和计算资源开销。

可选地，所述关键点检测结果包括人脸姿态、人脸尺度和重投影误差中的至少一种，所述获得人脸图像的关键点检测结果，包括：采用深度学习算法确定所述人脸图像中的关键点位置；获得所述关键点位置和所述人脸图像对应的三维人脸模型之间的几何关系参数；基于所述几何关系参数确定所述人脸图像的人脸姿态、人脸尺度和重投影误差中的至少一种。

在上述实现过程中，将人脸姿态、人脸尺度和重投影误差中的至少一种作为关键点检测结果中的参数，能够提高人脸图像质量检测结果的全面性，使人脸图像质量检测结果能够更加准确的体现人脸图像的可用性。

可选地，所述获得所述关键点位置和所述人脸图像对应的三维人脸模型之间的几何关系参数，包括：基于三维人脸重建和透视相机模型获得所述人脸图像的三维人脸模型，所述三维人脸模型的齐次坐标为M；基于姿态估计算法计算所述齐次坐标M与所述关键点位置的几何关系参数{R，t}，其中，R为旋转矩阵，t为平移向量，