[发明专利]人脸清晰度分析方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸清晰度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标图像中人脸的运动矢量，其中，所述运动矢量为根据所述目标图像中人脸特征点的三维信息生成的向量；

根据所述运动矢量和预设的计算规则计算所述目标图像的模糊度数值，其中，所述计算规则为对运动矢量进行加权平均得到模糊度数值的数据处理规则；

判断所述目标图像的是否符合预设的清晰度条件，其中，所述清晰度条件为所述模糊度数值小于预设的阈值。

2.如权利要求1所述的人脸清晰度分析方法，其特征在于，所述获取目标图像中人脸的运动矢量的步骤之前，包括以下步骤：

获取所述目标图像中人脸的三维信息；

根据所述三维信息和预设的三维数据生成所述运动矢量，其中，所述三维数据为上一个采集节点采集到的图像中人脸的三维信息。

3.如权利要求2所述的人脸清晰度分析方法，其特征在于，所述获取所述目标图像中人脸的三维信息的步骤之前，包括以下步骤：

获取所述目标图像中的特征点信息；

根据所述特征点信息生成对应的人脸三维模型；

根据所述人脸三维模型确定所述三维信息。

4.如权利要求2所述的人脸清晰度分析方法，其特征在于，所述根据所述三维信息和预设的三维数据生成所述运动矢量的步骤，包括以下步骤：

定义所述三维信息中的目标特征的数据信息作为第一特征数据；

获取第二特征数据，其中，所述第二特征数据为所述三维数据中所述目标特征的数据信息；

根据所述第一特征数据和所述第二特征数据生成所述运动矢量。

5.如权利要求2所述的人脸清晰度分析方法，其特征在于，所述根据所述三维信息和预设的三维数据生成所述运动矢量的步骤，包括下述步骤：

根据所述三维信息生成所述目标人脸的第一表情特征向量；

将所述第一表情特征向量与预设的第二表情特征向量求差，得到表情向量，其中，所述第二表情特征向量为根据所述预设的三维数据生成的表情特征向量；

定义所述表情向量为所述运动矢量。

6.如权利要求3所述的人脸清晰度分析方法，其特征在于，所述获取所述目标图像中的特征点信息的步骤之前，包括下述步骤：

获取视频画面；

从所述视频画面中抽取帧画面，判断所述帧画面中是否存在人脸图像；

当所述帧画面中存在人脸图像时，定义所述帧画面为所述目标图像。

7.如权利要求1-6任一项所述的人脸清晰度分析方法，其特征在于，所述判断所述目标图像的是否符合预设的清晰度条件的步骤之后，包括下述步骤：

当所述目标图像符合所述清晰度条件时，定义所述目标图像为清晰图像；

当所述目标图像不符合所述清晰度条件时，选择预设的候选图像进行清晰度判断。

8.一种人脸清晰度分析装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标图像中人脸的运动矢量，其中，所述运动矢量为根据所述目标图像中人脸特征点的三维信息生成的向量；

处理模块，用于根据所述运动矢量和预设的计算规则计算所述目标图像的模糊度数值，其中，所述计算规则为对运动矢量进行加权平均得到模糊度数值的数据处理规则；

执行模块，用于判断所述目标图像的是否符合预设的清晰度条件，其中，所述清晰度条件为所述模糊度数值小于预设的阈值。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述权利要求1-7任意一项所述的人脸清晰度分析方法。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种人脸清晰度分析方法，所述方法包括上述权利要求1-7任意一项所述的人脸清晰度分析方法。