[发明专利]一种人脸视频图像质量寻优方法、系统及设备

说明书

本发明提供一种人脸视频图像质量寻优方法，该寻优方法包括：采集包含人脸的视频序列；提取所述视频序列中的目标人脸图像；对所述目标人脸图像进行无参考质量评估。利用帧间差分法提取所述视频序列中的目标人脸图像。本发明对于视频序列图像进行无参考的质量评估，对同一身份的每张图片给出质量分数，实现对优质图像的筛选和质量低劣图像的滤除。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体涉及一种人脸视频图像质量寻优方法及系统。

背景技术

在基于视频的人脸识别中，通常是将视频序列中一个身份的多张图片取出来进行人脸识别模型训练。视频序列通常由在各种复杂的非限定环境下拍摄的多帧人脸图像组成，图像通常会随着视频帧的变化而具有不同的光照、遮挡、模糊、偏转角度、焦距等影响。因此同一个身份的所有图像中可能包括很多光照不均、遮挡严重、模糊、失焦等质量较差的图像，直接将这些图像用于人脸识别模型训练，会降低人脸识别模型的性能。而利用质量较好图片进行模型训练，可以有效增强模型的识别能力，因此筛选出视频序列图片中的质量优良图片对于基于视频的人脸识别十分重要。

目前视频图像质量评估方法分为主观评价和和客观评价。主观评价是通过观察者对图像质量经验性地给出质量分数，依赖于观察者的经验及标准，稳定性较差。客观评价方法主要包括全参考帧、半参考帧和无参考帧的测量方法，全参考和半参考方法均需要依赖于参考的标准人脸图像帧，无参考方法成为研究的重点和难点。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种人脸视频图像质量寻优方法及系统，用于筛选出人脸视频序列中同一身份的优质人脸图像。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种人脸视频图像质量寻优方法，该寻优方法包括：

采集包含人脸的视频序列；

提取所述视频序列中的目标人脸图像；

对所述目标人脸图像进行无参考质量评估。

可选地，利用帧间差分法提取所述视频序列中的目标人脸图像。

可选地，所述利用帧间差分法提取所述视频序列中的目标人脸图像，具体包括：

根据视频序列中的第n帧及其前后多帧的图像计算所述第n帧及其前后多帧的图像对应的像素点；

计算第n帧及其前后多帧的图像之间的差分图像；

将第n帧图像与第n-1帧图像之间的差分图像与将第n-1帧图像与第n-2帧图像之间的差分图像进行与操作以获得第n帧图像与第n-1帧图像之间的差分图像与将第n-1帧图像与第n-2帧图像之间的差分图像的共同目标图像；

对所述共同目标图像进行连通性分析。

可选地，对所述目标人脸图像进行无参考质量评估，具体包括：

计算所述目标人脸图像的光照度分数、模糊度分数和偏转度分数；

对所述光照度分数、模糊度分数和偏转度分数进行加权平均得到人脸图像综合质量分数。

可选地，计算所述目标人脸图像的当照度分数，具体包括：

将所述目标人脸图像灰度化；

设图像总的光阶数为灰度值总数n，每个灰度值对应于一个光照度分数；

通过灰度直方图统计每个光阶的数量，从而获得整个人脸图像总的光照度分数。

可选地，计算所述目标人脸图像的模糊度分数，具体包括：

将所述目标人脸图像灰度化；

采用窗函数将目标人脸图像进行分块；