[发明专利]一种图像目标检测算法的测试方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种图像目标检测算法的测试方法和装置，所述方法包括：获取图像目标检测算法；从预置的图像库中，获取与所述图像目标检测算法适配的图像集合以及图像的目标对象参考信息；采用所述图像目标检测算法分别对所述图像集合的各个图像进行识别处理，并获取针对各个图像的识别结果；采用所述目标对象参考信息和所述识别结果，生成针对所述图像目标检测算法的测试指标信息。在本发明实施例中，对图像目标检测算法进行测试的整个流程中，都无需测试人员参与，保证了测试标准的一致性，并且相比人工测试耗时更短，测试效率更高。

技术领域

本发明涉及自动化测试技术领域，特别是涉及一种图像目标检测算法的测试方法和一种图像目标检测算法的测试装置。

背景技术

图像目标检测算法指是对目标对象的图像特征进行提取并进行存储，然后通过存储的图像特征在其他输入图像中检测出具有相同图像特征的检出图像，并输出该检出图像的位置、大小、与目标对象的相似度的算法。

目前许多图像处理软件都已经拥有该功能，他们往往将检出图像(例如，手势、人脸)进行二次处理并呈现给用户，可以做到美颜、美型、增加动画特效等目的。但由于输入图像的质量和图像目标检测算法本身的缺陷，会导致并非目标对象都能够从任何原始图像中快速提取出来或是提取出的位置、范围信息和实际误差过大，故在该图像目标检测算法投入产品使用之前，需要测试人员对此算法进行识别准确率、实时度性能进行评估进而确认能否投入使用。

测试评估的过程为：人工收集大量输入图像的样本，之后使用检测算法对输入图像的样本进行处理得到每张样本中目标对象的位置、范围信息，最终将算法输出的识别结果和人眼观察到目标对象的实际位置和范围信息进行对比来评价当次是否识别准确，最终将所有输入图像样本的识别准确与否进行统计而得到识别的准确率(即准确识别数/识别总数)；实时度需要人工记录从图像输入至识别出的总时间(例如，通过录像后逐帧分析或写脚本获取识别时间)，而后取所有输入图像样本识别时间的平均值作为实时度的评价。

目前现有的方案主要有两个缺点：

1、在算法改进过程中会生成非常多的改进版本提供给测试人员，如果每一个版本都要进行人工测试无疑会消耗大量人力成本，测试的时间长就代表着程序同学获得结果反馈的时间长，自然影响了改进的效率。

2、人工测试的过程中，算法检测结果与目标实际位置、大小之间的匹配与否是通过人眼主观判断，很难进行定量判断；同样的分析录像时，算法检测的开始与结束都是依据人眼主观判断，这样难免引入人为误差。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种图像目标检测算法的测试方法和相应的一种图像目标检测算法的测试装置。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种图像目标检测算法的测试方法，包括：

获取图像目标检测算法；

从预置的图像库中，获取与所述图像目标检测算法适配的图像集合以及图像的目标对象参考信息；

采用所述图像目标检测算法分别对所述图像集合的各个图像进行识别处理，并获取针对各个图像的识别结果；

采用所述目标对象参考信息和所述识别结果，生成针对所述图像目标检测算法的测试指标信息。

优选的，所述从预置的图像库中，获取与所述图像目标检测算法适配的图像集合以及图像的目标对象参考信息的步骤包括：

确定所述图像目标检测算法所要识别的目标对象；

从预置的图像库中，获取与所述目标对象适配的图像集合以及图像的目标对象参考信息。