[发明专利]一种底图录入方法、装置及系统

说明书

本发明提供了一种底图录入方法、装置及系统，所述底图录入方法包括：获取包含目标对象人脸的图像；对所述包含目标对象人脸的图像进行质量判断；将质量判断为合格的至少一张图像确定为底图；保存所述底图。通过引导用户的拍摄，使得用户在拍摄照片或视频时录入用于人脸识别的底图时，能够获得成像质量较高的图像作为底图，通过底图质量的判断，排除掉了不适合作为识别底图的图像，提高了后续的人脸识别结果准确性。

技术领域

本发明涉及一种人工智能方法、装置及系统，特别涉及一种用于人脸识别的底图的录入方法、装置及系统。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展以及计算机计算能力的不断提高，人脸识别技术越来越多地应用于实际的产业界。现阶段的人脸识别流程一般都是首先构建一个人脸识别数据库，在这个数据库中存储着与待识别人员的人员信息，当需要对某个人进行识别时，就使用人脸识别算法与人脸识别数据库中的图像进行一一比对，以选出最相似的一张图像作为识别结果。由于用于人脸识别的数据库包含的人脸底图数量很大，所以对录入的底图的质量要求就比较高。尤其是涉及到用户通过自主拍摄的方式进行底库录入的情况，由于用户并不清楚底图录入的要求，往往无法录入满足识别要求的底图。

发明内容

考虑到上述问题而提出了本发明。本发明提供了一种底图录入方法、装置及系统。

根据本发明的一方面，提供了一种底图录入方法，包括，获取包含目标对象人脸的图像；对所述包含目标对象人脸的图像进行质量判断；将质量判断为合格的至少一张图像确定为底图；保存所述底图。

示例性地，所述方法还包括，对所述包含目标对象人脸的图像进行人脸检测，以获得人脸包围框。

示例性地，所述对所述包含目标对象人脸的图像进行质量判断包括，对所述人脸包围框图像进行质量判断；所述质量判断包括判断人脸三维姿态、人脸图像的模糊程度、人脸的遮挡状态、人脸图像的亮度和人脸图像的大小中的至少之一是否满足质量要求。

示例性地，所述方法对所述人脸包围框图像进行质量判断是基于深度神经网络进行的；所述判断人脸三维姿态是否满足质量要求包括：确定所述人脸在三维空间中的每一维偏离正脸的角度；以及如果所述每一维偏离正脸的角度不大于预定阈值，则确定所述人脸的三维姿态满足质量要求，反之，则不满足质量要求。

示例性地，所述判断人脸图像的模糊程度是否满足质量要求包括：确定所述人脸包围框图像的模糊程度，如果所述模糊程度不大于预定阈值，则确定所述人脸图像的模糊程度满足质量要求，反之，则不满足质量要求。

示例性地，所述判断人脸的遮挡状态是否满足质量要求包括：确定所述人脸的关键部位是否被遮挡；以及如果所述人脸的关键部位未被遮挡，则确定所述人脸图像中的人脸的遮挡状态满足质量要求，反之，则不满足质量要求。

示例性地，所述判断人脸图像的亮度是否满足质量要求包括：确定所述人脸包围框图像的亮度，如果所述亮度在第一亮度阈值和第二亮度阈值之间，则确定所述人脸图像的亮度满足质量要求，反之，则不满足质量要求。

示例性地，所述判断人脸图像的大小是否满足质量要求包括：如果所述人脸包围框图像的大小在第一大小阈值和第二大小阈值之间，则确定所述人脸图像的大小满足质量要求，反之，则不满足质量要求。

示例性地，所述方法还包括，对所述包含目标对象的人脸图像进行活体检测。

示例性地，所述方法还包括，在所述包含目标对象人脸的图像的质量判断为不合格的情况下，发出第一提示，提示目标对象进行调整。

根据本发明的另一方面，还提供了一种底图录入装置，包括:图像获取模块，用于获取包含目标对象人脸的图像；质量判断模块，用于对所述包含目标对象人脸的图像进行质量判断；底图确定模块，用于将质量判断为合格的至少一张图像确定为底图；底图保存模块，用于保存所述底图。