[发明专利]一种基于卷积神经网络的人脸图像质量评估方法和系统有效
| 申请号： | 201810946637.8 | 申请日： | 2018-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN109360183B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 张招亮;廖欢;汪洋旭;张婷 | 申请（专利权）人： | 中国电子进出口有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100036 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸图像质量评估方法和系统。本方法步骤包括：1)构建一深度卷积网络作为大网络，以及一浅卷积层的小网络；2)利用已标注的训练样本分别训练该大网络和该小网络，直至该小网络输出的特征向量与该大网络输出的特征向量基本一致；其中，每次迭代训练时，将该大网络输出的特征向量与该小网络输出的特征向量一起作为该小网络的回归损失函数层的输入；3)将目标人脸图像输入步骤2)训练好的小网络，得到该目标人脸图像的特征向量并将其输入质量评估网络，利用质量评估网络计算得到该目标人脸图像图像质量。本发明极大优化了图像质量评估的准确度及实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 图像 质量 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的人脸图像质量评估方法，其步骤包括：1)构建一深度卷积网络作为大网络，以及一浅卷积层的小网络；2)利用已标注的训练样本分别训练该大网络和该小网络，直至该小网络输出的特征向量与该大网络输出的特征向量基本一致；其中，每次迭代训练时，将该大网络输出的特征向量与该小网络输出的特征向量一起作为该小网络的回归损失函数层的输入；3)将目标人脸图像输入步骤2)训练好的小网络，得到该目标人脸图像的特征向量并将其输入质量评估网络，利用质量评估网络计算得到该目标人脸图像图像质量。
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