[发明专利]人脸图像质量评估方法、装置以及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体提供一种人脸图像质量评估方法、装置以及计算机可读存储介质，旨在解决如何准确地评估出人脸图像的图像质量，以准确地进行人脸识别的问题。为此目的，本发明的方法包括：获取经不同类型的人脸图像样本训练好的人脸识别模型，通过人脸识别模型多次提取同一待评估人脸图像的图像特征；分别计算每两个图像特征之间的特征距离并获取所有计算得到的特征距离的平均值；通过人脸识别模型并根据平均值预测待评估人脸图像属于人脸图像的概率；根据概率确定待评估人脸图像的人脸质量分。基于上述方式能够准确地评估出人脸图像的图像质量，从而能够准确地进行人脸识别。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体提供一种人脸图像质量评估方法、装置以及计算机可读存储介质。

背景技术

人脸图像质量评估方法主要包括人工评估方法和自动化评估方法。人工评估方法主要是通过评估人员对每张人脸图像的图像质量逐一进行评估，由于这种方法完全依赖评估人员的主观分析，因而当采用这种方法对大批量人脸图像进行图像质量评估时不仅费时费力还极易发生误判。自动化评估方法主要是通过具备图像质量评估能力的图像质量评估模型如基于神经网络构建的图像质量评估模型对人脸图像进行质量评估，然而这种评估方法主要是根据亮度和清晰度等常规的影响图像质量的因素对人脸图像进行质量评估，未考虑对人脸图像进行人脸识别的识别效果。在实际应用中经图像质量评估模型评估出的高质量图像(如亮度和清晰度高于阈值的图像)，往往由于人脸被遮挡和人脸姿态等原因无法对这些高质量图像进行准确与可靠的人脸识别，因此，这些高质量图像实际上是无法进行准确与可靠的人脸识别的低质量图像，可见这种评估方法无法准确地评估出人脸图像的图像质量。

相应地，本领域需要一种新的人脸图像质量评估方案来解决上述问题。

发明内容

为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决如何准确地评估出人脸图像的图像质量，以准确地进行人脸识别的技术问题的人脸图像质量评估方法、装置以及计算机可读存储介质。

在第一方面，本发明提供一种人脸图像质量评估方法，所述方法包括：

获取经不同类型的人脸图像样本训练好的人脸识别模型，所述人脸识别模型中的特征提取网络至少包括Dropout层；

通过所述人脸识别模型多次提取同一待评估人脸图像的图像特征；

分别计算每两个图像特征之间的特征距离并获取所有计算得到的特征距离的平均值；

通过所述人脸识别模型并根据所述平均值预测所述待评估人脸图像属于人脸图像的概率；

根据所述概率确定所述待评估人脸图像的人脸质量分。

在上述人脸图像质量评估方法的一个技术方案中，所述人脸识别模型还包括分类函数层，“通过所述人脸识别模型并根据所述平均值预测所述待评估人脸图像属于人脸图像的概率”的步骤具体包括：

按照下式所示的方法，通过所述分类函数层并根据所述平均值预测所述待评估人脸图像属于人脸图像的概率：

p＝sigmoid(-v)

其中，所述p表示待评估人脸图像属于人脸图像的概率，所述v表示所述平均值，所述sigmoid表示所述分类函数层采用的分类激活函数；

和/或，

所述特征提取网络还包括输入层、残差网络、全连接层和输出层；

所述残差网络的第一端与所述输入层连接，所述残差网络的第二端与所述Dropout层的第一端连接，所述Dropout层的第二端与所述全连接层的第一端连接；

所述全连接层的第二端与所述输出层连接。