[发明专利]人脸质量评估方法、装置和系统以及人脸质量评估模型的训练方法

权利要求书

1.一种人脸质量评估方法，包括以下步骤：

获取待处理的人脸视频；

在所述人脸视频中以预设方式选取预设数量的帧；

对所述帧进行人脸检测，并得到每一帧中的一个或多个人脸截图；

对所述一个或多个人脸截图进行关键参数检测并得到每一人脸截图的关键参数信息；

对所述一个或多个人脸截图进行人脸置信度计算并得到每一人脸截图的人脸置信度；以及

根据每一人脸截图的所述关键参数信息和所述人脸置信度对每一人脸截图进行质量评估并得到质量评估结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述质量评估结果为优或不优；所述关键参数信息包括所述人脸截图的宽度和/或高度；所述质量评估结果为优的人脸截图为候选人脸截图；所述方法还包括：

在所述一个或多个人脸截图中，对每一人脸进行跟踪，为每一人脸分配一个标识号，并且根据每一人脸截图中的人脸为每一人脸截图分配对应的标识号，其中属于同一人脸的人脸截图具有相同的标识号；

在具有同一标识号的人脸截图中，当质量评估候选人脸截图只有1张时，所述质量评估候选人脸截图为所述同一标识号对应的人脸的最优人脸截图；以及

在具有同一标识号的人脸截图中，当质量评估候选人脸截图多于或等于2张时，在所述质量评估候选人脸截图中根据每一候选人脸截图的宽度和/或高度选取1张人脸截图作为所述同一标识号对应的人脸的最优人脸截图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键参数信息包括以下的一个或多个：

所述人脸截图的宽度；

所述人脸截图的高度；

所述人脸截图的位置坐标；以及

所述人脸截图的关键点的坐标。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述关键点的数量为5个；以及

所述5个关键点分别为左眼、右眼、鼻子、左嘴角和右嘴角。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一人脸截图的所述关键参数信息和所述人脸置信度对每一人脸截图进行质量评估并得到质量评估结果是采用基于深度学习算法的预设人脸质量评估模型进行。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设方式为选取所述人脸视频的每一帧，或者以预设帧率选取。

7.一种人脸质量评估模型的训练方法，包括：

获取样本人脸视频；

在所述样本人脸视频中以预设方式选取预设数量的帧；

对所述帧进行人脸检测，并得到每一帧中的一个或多个人脸截图；

采用预设人脸识别模型对所述一个或多个人脸截图进行人脸识别，并得到每一人脸截图的人脸识别结果，其中所述人脸识别结果为成功或失败；

对所述一个或多个人脸截图进行关键参数检测并得到每一人脸截图的关键参数信息；

对所述一个或多个人脸截图进行人脸置信度计算并得到每一人脸截图的人脸置信度；以及

将每一人脸截图的所述关键参数信息、所述人脸置信度和所述人脸识别结果分别作为人脸质量评估模型的输入进行训练，并得到训练好的人脸质量评估模型。

8.一种人脸质量评估装置，包括：

获取模块，用于获取待处理的人脸视频；

帧选取模块，用于在所述人脸视频中以预设方式选取预设数量的帧；

人脸检测模块，用于对所述帧进行人脸检测，并得到每一帧中的一个或多个人脸截图；

关键参数模块，用于对所述一个或多个人脸截图进行关键参数检测并得到每一人脸截图的关键参数信息；

人脸置信度模块，用于对所述一个或多个人脸截图进行人脸置信度计算并得到每一人脸截图的人脸置信度；以及

质量评估模块，用于根据每一人脸截图的所述关键参数信息和所述人脸置信度对每一人脸截图进行质量评估并得到质量评估结果。