[发明专利]一种人脸模糊度检测方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本申请适用于机器视觉技术领域，提供了一种人脸模糊度检测方法、装置、终端设备及存储介质，其中，方法包括：对目标图像进行人脸检测；当所述目标图像包含人脸图像时，将所述人脸图像输入第一神经网络模型中对所述人脸图像中人脸的模糊度进行初步检测，获得初步检测结果；当所述初步检测结果满足深度检测条件时，将所述人脸图像输入第二神经网络模型中对所述人脸图像中人脸的模糊度进行深度检测，获得深度检测结果。本申请实施例可先根据第一神经网络模型对人脸图像进行初步检测，在初步检测结果满足深度检测条件时，再根据第二神经网络进行深度检测，获得对人脸的模糊度的深度检测结果，可提高人脸模糊度判断的准确性。

技术领域

本申请属于机器视觉技术领域，尤其涉及一种人脸模糊度检测方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

在人脸识别实际应用过程中，大多是对摄像头拍摄的图像进行人脸识别，由于摄像头获取到的图像，因为环境等问题(如过度曝光、欠曝光、失焦以及运动模糊等问题)会获取到比较模糊的图片，如对模糊的图片进行人脸识别会使得识别效果非常差。因此需要先对图像进行模糊判断。

然而，目前对图像进行模糊判断的算法，如基于图像梯度的模糊检测算法，主要用它们的梯度值表征图像的清晰程度。但一旦有噪声干扰(如外界的环境光或其它噪声干扰)，图像梯度信息就会被破坏，造成干扰，使得模糊判断的准确性低。

发明内容

本申请实施例提供了一种人脸模糊度检测方法、装置、终端设备及存储介质，旨在解决现有人脸模糊度判断的准确性低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种人脸模糊度检测方法，包括：

对目标图像进行人脸检测；

当所述目标图像包含人脸图像时，将所述人脸图像输入第一神经网络模型中对所述人脸图像中人脸的模糊度进行初步检测，获得初步检测结果；

当所述初步检测结果满足深度检测条件时，将所述人脸图像输入第二神经网络模型中对所述人脸图像中人脸的模糊度进行深度检测，获得深度检测结果。

第二方面，本申请实施例一种人脸模糊度检测装置，包括：

检测模块，用于对目标图像进行人脸检测；

第一获得模块，用于当所述目标图像包含人脸图像时，将所述人脸图像输入第一神经网络模型中对所述人脸图像中人脸的模糊度进行初步检测，获得初步检测结果；

第二获得模块，用于当所述初步检测结果满足深度检测条件时，将所述人脸图像输入第二神经网络模型中对所述人脸图像中人脸的模糊度进行深度检测，获得深度检测结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述人脸模糊度检测方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现上述人脸模糊度检测方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述现上述人脸模糊度检测方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例对目标图像进行人脸检测；当所述目标图像包含人脸图像时，将所述人脸图像输入第一神经网络模型中对所述人脸图像中人脸的模糊度进行初步检测，获得初步检测结果；当所述初步检测结果满足深度检测条件时，将所述人脸图像输入第二神经网络模型中对所述人脸图像中人脸的模糊度进行深度检测，获得深度检测结果。本申请实施例可先根据第一神经网络模型对人脸图像进行初步检测，在初步检测结果满足深度检测条件时，再根据第二神经网络进行深度检测，获得对人脸的模糊度的深度检测结果，可提高人脸模糊度判断的准确性。