[发明专利]一种人脸角度及人脸模糊度分析方法、系统和计算机设备

摘要

本发明公开了一种人脸角度及人脸模糊度分析方法、系统和计算机设备，方法包括S1.神经网络模型训练、S2.待检测图片提取、S3.图片的人脸检测与矫正、S4.人脸角度和模糊度预测及S5.属性输出；通过基于深度学习的第一神经网络模型能够快速检测到图片中的人脸框和面部特征点，输出人脸框位置和面部特征点位置；对人脸框进行校正和扩增后截取矫正标准化的人脸图片；再通过第二神经网络模型对截取的矫正标准化的人脸图片进行基于头部照片的人脸角度和人脸模糊度分析，获得且预测输出人脸角度分类的置信度及人脸模糊度的回归值，解决了失焦以及运动模糊问题，可提取出高质量的照片，以便基于高质量图片进行各种数据分析和比对等操作，提高后续分析预测的准确率。

主权项

1.一种人脸角度及人脸模糊度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.神经网络模型训练：包括训练用于人脸检测的基于深度学习的第一神经网络模型和用于人脸角度和人脸模糊度分析的第二神经网络模型；S2.待检测图片提取：获取各种场景下摄像头内图片或/和视频数据，从中提取待检测的单张图片；S3.图片的人脸检测与矫正：通过训练好的第一神经网络模型对单张图片进行人脸检测，获取人脸框位置和面部特征点位置；根据人脸框位置和面部特征点位置进行图片矫正和截取，获得矫正标准化的人脸图片；S4.人脸角度和模糊度预测：通过训练好的第二神经网络模型对矫正标准化的人脸图片进行人脸角度和人脸模糊度分析，预测人脸角度分类的置信度及人脸模糊度的回归值；S5.属性输出：根据预设的人脸角度属性选择策略确定人脸角度属性，输出对应的属性及置信度和人脸模糊度的回归值。