[发明专利]人体图像质量检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种人体图像质量检测方法，方法包括：获取待检测图像，待检测图像包括目标人体图像；通过训练好的人体质量检测模型对的待检测图像进行人体图像质量检测，得到目标人体图像的质量检测结果；其中，人体质量检测模型根据样本人体图像、与样本人体图像对应的图像质量标签以及与样本人体图像对应的人体分割标签进行训练得到。通过训练人体质量检测模型学习到人体图像与人体图像质量之间的隐性关系，同时，通过样本人体图像和对应的人体分割标签辅助人体质量检测模型的训练，使得人体质量检测模型学习到人体分割与人体图像质量之间的关联关系，从而提高人体质量检测模型的质量检测结果准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种人体图像质量检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

人员作为数字城市中重要的组成单元，对人员进行数字化管理是数字城市中必不可少的部分。人员的数字化管理主要通过对人员的视觉信息进行处理，形成对应的管理方案，比如对人员抓拍图像进行归档管理，通过归档的人员图像进行后续分析和查找，可以提高人员信息的管理效率。对人员抓拍图像进行归档管理指的是抓拍人员的人脸图像和人体图像进行建档和归档，归档管理受图像质量的影响，图像质量越高，则归档管理的效果越好。对于人体图像的归档，现有方法一般采用行人重识别和人体属性识别，而人体质量是影响行人重识别、人体属性识别效果的关键因素。常用的人体质量评估方法是基于人体关键点进行评估的，然而，在一些图像中人体关键点本身就可能是不准确的，进而导致人体质量评估不准确。

发明内容

本发明实施例提供一种人体图像质量检测方法，旨在解决现有人体质量评估不准确的问题。通过样本人体图像和对应的图像质量标签，训练人体质量检测模型学习到人体图像与人体图像质量之间的隐性关系，从而使得人体质量检测模型能够根据该隐性关系输出目标人体图像的质量检测结果，同时，通过样本人体图像和对应的人体分割标签辅助人体质量检测模型的训练，使得人体质量检测模型学习到人体分割与人体图像质量之间的关联关系，从而提高人体质量检测模型的质量检测结果准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种人体图像质量检测方法，所述方法包括：

获取待检测图像，所述待检测图像包括目标人体图像；

通过训练好的人体质量检测模型对的待检测图像进行人体图像质量检测，得到所述目标人体图像的质量检测结果；

其中，所述人体质量检测模型根据样本人体图像、与所述样本人体图像对应的图像质量标签以及与所述样本人体图像对应的人体分割标签进行训练得到。

可选的，在所述通过训练好的人体质量检测模型对所述待检测图像进行人体图像质量检测，得到所述目标人体图像的质量检测结果之前，所述方法还包括：

获取样本图像以及初始人体质量检测模型；

对所述样本图像进行图像分割，得到样本人体图像，并根据分割结果对所述样本人体图像进行标注，得到所述样本人体图像对应的人体分割标签；

对所述样本图像进行图像质量标注，得到对应的图像质量标签；

基于所述样本人体图像、所述人体分割标签以及所述图像质量标签，构建得到训练数据集；

根据所述训练数据集对所述初始人体质量检测模型进行训练，得到所述训练好的人体质量检测模型。

可选的，所述样本图像包括多个样本人体图像，所述对所述样本图像进行图像分割，得到样本人体图像，并根据分割结果对所述样本人体图像进行标注，得到所述样本人体图像对应的人体分割标签，包括：

对所述样本图像进行图像分割，得到第一样本人体图像和第二样本人体图像，所述第一样本人体图像为在所述样本图像中居中且面积最大的人体图像；