[发明专利]人脸图像的质量筛选方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸图像的质量筛选方法，其特征在于，所述人脸图像的质量筛选方法包括：

获取初始人脸视频，调用预置的追踪算法对所述初始人脸视频进行检测，得到人脸图片帧序列，所述人脸图片帧序列包括同一个人对应的多个人脸图片帧；

调用预置的匈牙利匹配算法，对所述人脸图片帧序列进行匹配和清洗处理，得到模型训练帧序列；

按照预设的分类策略对所述模型训练帧序列进行分类，得到分类结果，基于所述分类结果确定多个目标相对质量分，所述多个目标相对质量分包括所述模型训练帧序列中每一帧图片对应的一个相对质量分；

通过所述多个目标相对质量分，对预置的人脸质量模型进行训练，得到优化后的人脸质量模型；

获取待识别人脸图像，调用所述优化后的人脸质量模型对所述待识别人脸图像依次进行质量评估和质量筛选，得到目标人脸图像。

2.根据权利要求1所述的人脸图像的质量筛选方法，其特征在于，所述获取初始人脸视频，调用预置的追踪算法对所述初始人脸视频进行检测，得到人脸图片帧序列，所述人脸图片帧序列包括同一个人对应的多个人脸图片帧包括：

获取初始人脸视频，基于预设的截取帧数对所述初始人脸视频进行图片截取，得到初始图片帧序列；

调用预置的追踪算法对所述初始图片帧序列进行人脸检测和追踪，得到检测结果，过滤所述检测结果中的无效图片帧，得到人脸图片帧序列，所述无效图片帧为不存在人脸信息的图片帧，所述人脸图片帧序列包括同一个人对应的多个人脸图片帧。

3.根据权利要求1所述的人脸图像的质量筛选方法，其特征在于，所述调用预置的匈牙利匹配算法，对所述人脸图片帧序列进行匹配和清洗处理，得到模型训练帧序列包括：

调用预置的匈牙利匹配算法，将所述人脸图片帧序列中的每一帧与预置的标准图片进行匹配，得到多个匹配分数；

将所述多个匹配分数分别与预设的分数阈值进行对比，得到对比结果，根据所述对比结果对所述人脸图片帧序列进行筛选，得到模型训练帧序列。

4.根据权利要求3所述的人脸图像的质量筛选方法，其特征在于，所述将所述多个匹配分数分别与预设的分数阈值进行对比，得到对比结果，根据所述对比结果对所述人脸图片帧序列进行筛选，得到模型训练帧序列包括：

将所述多个匹配分数分别与预设的分数阈值进行对比，得到对比结果，若所述对比结果为所述多个匹配分数全部大于所述分数阈值，则删除所述人脸图片帧序列并重新进行人脸图片帧序列的采集，得到模型训练帧序列；

若所述对比结果为所述多个匹配分数中存在小于所述分数阈值的匹配分数，则保留所述人脸图片帧序列中所有小于所述分数阈值的匹配分数对应的人脸图片帧，以及预设数量的大于所述分数阈值的匹配分数对应的人脸图片帧，得到模型训练帧序列。

5.根据权利要求1所述的人脸图像的质量筛选方法，其特征在于，所述按照预设的分类策略对所述模型训练帧序列进行分类，得到分类结果，基于所述分类结果确定多个目标相对质量分，所述多个目标相对质量分包括所述模型训练帧序列中每一帧图片对应的一个相对质量分包括：

按照预设的分类策略，将所述模型训练帧序列划分至预置的类别，得到分类结果，所述分类结果包括正样本帧序列和负样本帧序列；

将所述正样本帧序列中每一个图片帧的相对质量分设置为预设的质量分值，得到多个正样本相对质量分；

将所述负样本帧序列中的每一帧图片对应的匹配分数，按照从大到小的顺序进行排序，得到排序结果，提取所述排序结果中排名为第一的匹配分数，将所述排名为第一的匹配分数确定为标准匹配分数；

将所述负样本帧序列中每一帧图片对应的匹配分数与所述标准匹配分数相减，得到多个相减结果，分别对所述多个相减结果求绝对值，得到多个负样本相对质量分；

将所述多个正样本相对质量分和所述多个负样本相对质量分合并，得到多个目标相对质量分，所述多个目标相对质量分包括所述模型训练帧序列中每一帧图片对应的一个相对质量分。