[发明专利]图像质量的确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种图像质量的确定方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

通过目标人脸识别模型对所述待处理图像进行图像识别处理，得到第一图像识别特征；

通过第一目标人脸质量模型对所述第一图像识别特征进行处理，得到所述待处理图像的第一质量值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标人脸质量模型包括：至少一个全连接层、至少一个激活函数层和至少一个第一Sigmoid层。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过所述第一目标人脸质量模型确定第二目标人脸质量模型，其中，所述第二目标人脸质量模型的模型规模小于所述第一目标人脸质量模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过第二目标人脸质量模型对所述待处理图像进行处理，得到所述待处理图像的第二质量值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述待处理图像为多个，每个待处理图像对应一个第二质量值；所述方法还包括：

获取每个待处理图像的人脸位置信息；

通过所述人脸位置信息和所述第二质量值计算每个待处理图像的综合评分，得到多个综合评分；

基于所述多个综合评分在多个待处理图像中选择目标待处理图像进行人脸识别处理。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述第一目标人脸质量模型确定第二目标人脸质量模型包括：

获取第一训练图像集；

通过所述目标人脸识别模型对所述第一训练图像集进行处理，得到第二图像识别特征，并通过所述第一目标人脸质量模型对所述第二图像识别特征进行处理，得到第三质量值；

通过第一初始目标人脸质量模型对所述第一训练图像集进行处理，得到第四质量值；

通过第三质量值和所述第四质量值计算第一目标损失函数；

通过所述第一目标损失函数调整所述第一初始目标人脸质量模型的模型参数，得到所述第二目标人脸质量模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过第三质量值和所述第四质量值计算第一目标损失函数包括：

计算所述第三质量值和所述第四质量值之间的差值，并基于所述差值确定所述第一目标损失函数。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二目标人脸质量模型包括：至少一个目标数据处理层、全连接层和第二Sigmoid层；其中，每个目标数据处理层包括：卷积层和激活函数层。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第二训练图像集；

通过所述第二训练图像集对第二初始目标人脸质量模型进行训练，得到所述第一目标人脸质量模型。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，通过所述第二训练图像集对第二初始目标人脸质量模型进行训练包括：

通过人脸识别模型对所述第二训练图像集进行处理，得到第三图像识别特征；所述人脸识别模型为所述目标人脸识别模型，或者，所述目标人脸识别模型训练之前的模型；

利用所述第二初始目标人脸质量模型对所述第三图像识别特征进行处理，得到第五质量值；并对所述第三图像识别特征进行全连接处理，得到第四图像识别特征；

结合所述第四图像识别特征和所述第五质量值计算第二目标损失函数；

通过所述第二目标损失函数调整所述初始第一目标人脸质量模型的模型参数，得到所述第一目标人脸质量模型。