[发明专利]一种人脸图像比对算法评测方法和系统

说明书

本发明属于图像比对技术领域，涉及一种人脸图像比对算法评测方法和系统，其特征在于，包括以下步骤：1)将人脸图像分为样本图像组和检材图像组；2)提取样本图像组的特征，并建立样本人像特征库；3)提取检材图像组的特征，将其与样本人像特征库中特征进行比对并确定相似度数值S；4)判断相似度数值S对应的为正样本还是负样本，并统计正样本相似度和负样本相似度的分布概率曲线，并根据分布概率曲线对待测人脸比对样本进行评测。其能够通过测试正样本、负样本的相似度数值，得到算法相似度分数的随机抽样分布。

技术领域

本发明涉及一种人脸图像比对算法评测方法和系统，属于图像比对技术领域。

背景技术

在法庭科学中，特征比对是进行物证检验的核心方法之一。人脸图像的特征比对分为主观方法和客观方法。主观方法即由鉴定人员依靠人体外貌各部分生长特点、运动习惯等规律，分别提取已知身份和未知身份人脸图像的特征，对特征的符合和差异进行评价，形成肯定性、否定性和无法确定的结论。客观方法是通过人脸比对算法分别提取人脸图像的特征，计算特征距离并映射到0至1的范围，通过划定阈值得到肯定性或无法确定的结论。

为测试人脸比对算法的有效性，美国国家标准与技术研究院定期基于大规模数据对各厂商提交的1:1人脸比对算法进行测试(FRVT)，其主要指标包括：首位识别准确率；中国专利CN107977647A公开了一种基于公安实战数据、根据未知身份人脸图像质量分组开展测试的方法。主要评测指标有人脸特征提取成功率(入库率)、入库速度、首位识别准确率(命中率)。中国专利CN111598132A公开了一种使用一组或者多组待测影响因子通过加权平均获得准确率评价指标的测试方法。

上述评测方法主要有三方面问题：一是在多算法评测中，随着算法训练中实战数据的增多，算法精度均有显著提升，首位识别率指标差别较小，难以区分算法优劣。二是在非全量人口数据集上，首位识别不能等同于特征相似度指标在身份认定上是有效的，方法无法获得同一人和不同人人脸图像特征比对相似度的概率分布。三是缺少法庭科学应用中最核心的对身份认定结果准确性的评测指标。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种人脸图像比对算法评测方法和系统，其能够通过测试正样本(同一人的两张人脸图像)、负样本(不同人的两张人脸图像)的相似度数值，得到算法相似度分数的随机抽样分布。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种人脸图像比对算法评测方法，包括以下步骤：1)将人脸图像分为样本图像组和检材图像组；2)使用待测人脸比对算法提取样本图像组的特征，并建立样本人像特征库；3)使用待测人脸比对算法提取检材图像组的特征，将其与样本人像特征库中特征进行比对并确定相似度数值S；4)判断相似度数值S对应的为正样本还是负样本，并统计正样本相似度和负样本相似度的分布概率曲线，并根据分布概率曲线对待测人脸比对样本进行评测。

进一步，步骤1)中建立样本图像组和检材图像组的方法为：根据人脸图像对应的人，获得人脸图像对照表，并从每个人对应的人脸图像中选出一张质量最优的人脸图像，将其组成样本图像组，将其他人脸图像组成检材图像组。

进一步，步骤2)中建立样本人像特征库后，计算样本入库成功率指标。

进一步，步骤3)的具体操作方法为：3.1)从检材图像组中随机抽取1张检材图像，使用待测人脸比对算法提取人脸图像特征；3.2)如人脸图像特征提取成功，则将提取到的人脸图像特征与样本人像特征库进行逐一比对计算相似度；3.3)遍历检材图像组中的所有检材图像，获得l×n条相似度比较结果，其中l是检材图像组中能够成功提取人脸图像特征的图像数，n为样本人像特征库中的特征数。

进一步，步骤3)中获得l×n条相似度比较结果后，计算检材特征提取成功率指标。