[发明专利]基于学习排序的人脸图像质量评价的方法和系统

摘要

本发明提供一种基于学习排序的人脸图像质量评价的方法和系统，包括：构造人脸数据集中每个身份对应的的类中心；构造人脸图像样本在潜在空间内的标准化类内距离和标准化类间距离，并利用他它们构造人脸图像样本的质量标签；构造人脸图像质量网络Q；构造人脸图像对以及质量高于的实际概率和后验概率；利用实际概率和后验概率，构造交叉熵损失函数；基于交叉熵损失函数训练人脸图像质量网络。能减小现有人脸图像质量评价方法中存在的偏差因素，从而提升质量评价的性能，得到与识别结果更加一致的人脸图像质量分数。易于重现且具有很好地适用性和推广性。