[发明专利]面部图像质量的评估方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供了一种面部图像质量的评估方法、装置和电子设备，包括：获取目标对象的待评估面部图像；采用面部朝向检测模型对待评估面部图像进行面部朝向检测，得到目标对象的面部朝向角度信息的置信度；将置信度作为待评估面部图像的图像质量。在本发明中，面部朝向检测模型的训练简单，只需要对训练样本图像中训练对象的面部朝向角度进行标注即可，标注成本低，另外，面部朝向角度这一参量更加客观化，全局化，当模型输出的面部朝向角度信息越准确(即置信度越高)，模型从待评估面部图像中获取到的有效信息越多，也就是待评估面部图像的质量越好。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，尤其是涉及一种面部图像质量的评估方法、装置和电子设备。

背景技术

目前有两种方法对面部图像质量进行评估。一种是将遮挡、大角度、模糊、非目标对象的面部等情况全部给定标注，由模型直接学习这些数据和标签。另一种是对面部图像样本分别标注遮挡程度、遮挡区域、面部朝向，模型学习所有的信息，最后由人工给定上述属性所对应的权重，计算出最终的面部图像质量。

上述两种方法均由人工定义图像质量，这些面部图像质量的好坏均是对于“人眼”而言，而非对于模型而言，一些人眼认为是低质量的图像对于模型而言可能属于可辨别的图像，而一些人眼认为是可辨别的图像对于模型而言可能属于低质量的图像。因此上述方法得到的结果不能很好的适配模型本身的特征。另外，上述两种方法需要对各种类型的图像质量都进行标注(包括遮挡、模糊、大角度、非目标对象的面部)，其标注类型广泛，标注成本高；此外，上述两种方法中，标注数据往往只能覆盖其中某些方面的图像质量属性，很难遍历所有的图像质量属性(例如：图像质量的好坏还包括是否有噪点、是否有编解码错误等)，使得模型所学习到的图像质量信息不全面，最终确定的面部图像质量的准确性差。

综上，现有的面部图像质量的评估方法中，模型训练时的标注成本高、标注样本不够全面客观，最终确定的面部图像质量准确性差。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种面部图像质量的评估方法、装置和电子设备，以缓解现有的面部图像质量的评估方法中，模型训练时的标注成本高、标注样本不够全面客观，最终确定的面部图像质量准确性差的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种面部图像质量的评估方法，包括：获取目标对象的待评估面部图像；采用面部朝向检测模型对所述待评估面部图像进行面部朝向检测，得到所述目标对象的面部朝向角度信息的置信度，其中，所述置信度用于表征所述目标对象的面部朝向角度信息的准确程度；将所述置信度作为所述待评估面部图像的图像质量。

进一步的，在得到所述待评估面部图像的图像质量之后，所述方法还包括：获取预设置信度阈值；基于所述预设置信度阈值和所述待评估面部图像的图像质量对所述待评估面部图像进行筛选，得到高质量的待评估面部图像，其中，所述高质量的待评估面部图像的图像质量大于所述预设置信度阈值。

进一步的，所述面部朝向检测模型包括：面部朝向分支和置信度分支；所述面部朝向分支用于根据所述待评估面部图像检测所述待评估面部图像中目标对象的面部朝向角度信息；所述置信度分支用于根据所述待评估面部图像检测所述待评估面部图像中目标对象的面部朝向角度信息的置信度。

进一步的，所述方法还包括：获取包含训练对象面部的多张训练样本图像和每张训练样本图像中训练对象的面部朝向角度信息；通过所述多张训练样本图像和每张训练样本图像中训练对象的面部朝向角度信息对所述面部朝向检测模型的原始模型进行训练，得到所述面部朝向检测模型。