[发明专利]图像质量评定方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201810869434.3 | 申请日： | 2018-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN109146856A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 张欢;黄军文;李爱林;文戈;王军 | 申请（专利权）人： | 深圳市华付信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 冯筠 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及图像质量评定方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取图像；对图像进行清晰度分析，以获取图像清晰度分数；采用深度学习模型对图像进行深度学习，并对学习结果进行分数预测，以获取图像质量分数；综合图像清晰度分数以及图像质量分数，形成评定结果；输出评定结果。本发明通过先对训练图像从光照、尺寸和偏转角度评分，将训练图像进行质量打分，利用训练图像提取的特征向量组成的训练集，训练图像的质量分数对CNN分类网络进行训练调整，以获取深度学习模式，使用时，将图像进行清晰度评分以及深度学习模型进行评分，再对两个分数进行加权综合，获取评定结果，以提高图片质量判定准确性，提高真实环境下人脸识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 训练图像 图像 获取图像 计算机设备 存储介质 质量分数 质量评定 评定 偏转 图像质量分数 清晰度分析 分类网络 加权综合 人脸识别 特征向量 学习结果 学习模式 训练调整 真实环境 质量判定 综合图像 训练集 准确率 学习 光照 输出 预测 图片 | ||
【主权项】：
1.图像质量评定方法，其特征在于，包括：获取图像；对图像进行清晰度分析，以获取图像清晰度分数；采用深度学习模型对图像进行深度学习，并对学习结果进行分数预测，以获取图像质量分数；综合图像清晰度分数以及图像质量分数，形成评定结果；输出评定结果。
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