[发明专利]基于卷积神经网络评估人脸图像质量的方法和装置在审
| 申请号： | 201711439458.7 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN108269250A | 公开（公告）日： | 2018-07-10 |
| 发明（设计）人： | 向少雄;贺波涛;吴迪 | 申请（专利权）人： | 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 张涛 |
| 地址： | 430074 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络评估人脸图像质量的方法和装置，方法包括：采集监控视频中的多张人脸图像，构建人脸数据集，人脸数据集中包含每张人脸图像对应的初步质量值；计算每张人脸图像的图像数据，根据每张图像数据和初步质量值生成训练样本集，图像数据包括关键点二值图像、灰度图和边缘强度图；基于卷积神经网络对训练样本集进行训练，得到质量评价模型；将待识别人脸图像生成图像数据，将图像数据通过质量评价模型进行人脸质量评价，得到待识别人脸图像的质量值。方案通过判断出视频中人脸图像质量最好的那一帧用于后续人脸分析识别工作。本发明可优化质量评价及过滤的效果，大大提升案件侦办效率。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸图像 图像数据 卷积神经网络 待识别人脸图像 质量评价模型 方法和装置 训练样本集 人脸数据 质量评价 视频 边缘强度图 采集监控 二值图像 人脸分析 生成图像 关键点 灰度图 构建 评估 人脸 过滤 优化 案件 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络评估人脸图像质量的方法，其特征在于，所述方法包括：采集监控视频中的多张人脸图像，计算每张人脸图像对应的初步质量值；计算所述每张人脸图像的图像数据，根据每张图像数据与所述图像数据对应的所述初步质量值生成训练样本集，所述图像数据包括关键点二值图像、灰度图和边缘强度图；基于卷积神经网络对所述训练样本集进行训练，得到质量评价模型；将待识别人脸图像生成的图像数据，通过所述质量评价模型进行人脸质量评价，得到所述待识别人脸图像的质量值。
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