[发明专利]人脸图像质量的评价方法及装置

说明书

本发明公开了一种人脸图像质量的评价方法及装置，属于图像处理和生物识别领域。所述人脸图像质量的评价方法包括获取待评价的人脸图像；对所述待评价的人脸图像进行归一化处理，得到第一人脸图像；利用盲/无参考图象空域质量评价算法对所述第一人脸图像进行评价，得到表征所述待评价的人脸图像的质量的第一质量分值；根据亮度数值和模糊数值对所述第一质量分值进行修正，得到表征所述待评价的人脸图像的质量的第二质量分值，其中，所述模糊数值为空间域灰度模糊数值、频率域模糊数值和空间域纹理模糊数值的一个或多个；根据所述第二质量分值评价所述待评价的人脸图像的质量。本发明既符合人们对图像的评价方式，又能保证评价结果更加准确、可靠。

技术领域

本发明涉及图像处理和生物识别技术领域，特别是指一种人脸图像质量的评价方法及装置。

背景技术

随着智能手机、数码相机等数字图像设备的普及以及互联网服务的快速发展，图像已成为一种重要的传播媒介，人们每天都要接触大量的图像，如果图像的质量有了模糊、噪声、压缩失真等问题，会严重影响人们的视觉感官。

而在生物识别系统中，有研究指出：大部分的匹配错误都是由低质量的输入图像导致的，而高质量的图像会提高识别的精度。特别的，在人脸识别系统中，如果通过前端摄像头拍摄的人脸图像质量差，在后端进行识别时会导致过多的识别失败，导致体验不好，所以必须保证采集的人脸图像有较好的质量。由此可见，人脸图像质量的评价对人脸识别系统是不可或缺的部分。

现有技术中大多数根据人脸图像的亮度、姿态、锐度和对比度数值进行评价人脸图像的质量，如专利局于2017年6月6日公布的申请号为201611237293.0，名称为一种人脸图像质量评估方法和装置的发明专利中，其对获取到的人脸图像根据时域信息和频域信息进行多次评估，并根据人脸图像傅里叶变换后的加权系数得到一个质量分值，以及根据姿态和对比度进行修正得到最终的质量分值。

期刊《小型微型计算机系统》于2009年1月第1期公开了名称为人脸图像质量评估标准的文章，其通过计算人脸图像的亮度、光照对称性、姿态对称性、锐度和对比度等数值，最后根据系数加权得到一个质量分值。但是这两种方案均存在同样的问题：最终得到的质量分值有可能不符合人们对人脸图像的直观评价，并且难以精确地刻画图像的清晰程度。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种既符合人们对图像的评价方式，又能保证评价结果更加准确、可靠的人脸图像质量的评价方法及装置。

为解决上述技术问题，本发明提供技术方案如下：

一方面，本发明提供了一种人脸图像质量的评价方法，包括：

获取待评价的人脸图像；

对所述待评价的人脸图像进行归一化处理，得到第一人脸图像；

利用盲/无参考图像空域质量评价算法对所述第一人脸图像进行评价，得到表征所述待评价的人脸图像的质量的第一质量分值；

根据亮度数值和模糊数值对所述第一质量分值进行修正，得到表征所述待评价的人脸图像的质量的第二质量分值，其中，所述模糊数值为空间域灰度模糊数值、频率域模糊数值和空间域纹理模糊数值的一个或多个；

根据所述第二质量分值评价所述待评价的人脸图像的质量。

根据本发明一实施例，所述根据亮度数值和模糊数值对所述第一质量分值进行修正，得到表征所述待评价的人脸图像的质量的第二质量分值的修正公式为：