[发明专利]一种多角度图像质量评价方法及系统在审

专利信息
申请号: 202110183847.8 申请日: 2021-02-10
公开(公告)号: CN112862788A 公开(公告)日: 2021-05-28
发明(设计)人: 张凯;郝凡昌;丁冬睿;杨光远;孔妍 申请(专利权)人: 广东众聚人工智能科技有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京中和立达知识产权代理事务所(普通合伙) 11756 代理人: 祝妍
地址: 510000 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 角度 图像 质量 评价 方法 系统
【说明书】:

本发明公开了一种多角度图像质量评价方法及系统。其中,该方法包括:获取原始图像数据,其中,所述原始图像数据包括至少一张面部图像数据;拆分所述原始图像数据,得到局部图像数据;根据所述局部图像数据和图像标签数据训练图像质量评价模型,其中,所述图像标签数据包括:图像质量描述向量、图像光照描述向量;通过所述图像质量评价模型进行预测,生成图像评价结果。本发明解决了现有技术中图像质量无法从局部、光线等角度进行评价的技术问题。

技术领域

本发明涉及图像处理领域,具体而言,涉及一种多角度图像质量评价方法及系统。

背景技术

现阶段人脸识别技术已经取得了很大的进步,但仍然未能满足实际应用的要求,一个非常重要的原因,就是人脸图像的图像质量问题。对人脸图像质量进行多尺度精确评估,具有重要意义。主要体现在以下几个方面:

对人脸识别精度的影响:比如光照问题是图像质量的一个方面,许多在室内均匀光照条件下很好的识别算法在室外光照环境下,识别率也会急剧下降。再比如遮挡问题,通常人类都能够识别出戴眼镜或者围着围巾的某个人,但对自动识别系统而言却非易事,面部的胡须,帽子、眼镜等遮盖物会改变人脸的局部特征,影响随后的特征提取和识别,甚至使算法失效。

对人面都表情识别的影响:大多数人脸识别系统基本上都是用中性人脸表情图像进行训练的,而实陈应用中人脸表情的变化如大笑、微笑、皱眉等等都会改变人脸的特征。同时对面部表情的正确判定,在某些问题中有重要价值和意义。比如,各种交通工具的驾驶员由于其工作性质特殊,一时稍有疏忽也可能酿成大的灾难。通过感应设备对其面部监控、根据痛苦表情或者疲倦等不适表现,判断预测其疲劳、压力过大或者瞌睡等精神状态,及时预警从而可以避免事故发生。而在识别面部表情过程中,人脸影像的许多细节部分,对表情识别有巨大的影响,不同的面部位置,表情展现的细腻程度不一,对成像质量的要求也不尽相同。

对人的年龄自动判定的影响:待识别人脸与数据库中人脸之间的年龄的取别会明显导致识别率的下降。有文献指出,一般年龄差别达到3年,识别率平均下降20%左右。

因此在实际应用中,人脸识别准确与否往往是多种因素的组合在起作用,而这种组合是非线性的,会进一步增加人脸识别的难度。而上述多种因素的综合影响,可以概括为人脸图像质量多尺度描述问题。

另外在现有技术中,除了人工肉眼判定的方式,在现有的专利和发表的论文中,早期一些工作多基于低分辨率人脸图像总体进行质量评价,得到单一的人脸图像质量等级结果。有通过手工提取诸如人脸位置、图像对比度、图像清晰度、图像明亮度来综合评价相关特征使用级联SVM等,近年的技术有通过现成的卷积神经网络如VGG-16网络等,也有对网络结构稍加调整形成的卷积神经网络进行评估。对于人脸不同局部区域的质量差异,往往针对某个具体方面,把解决方法融入相应的问题解决方案中,比如针对光照不均匀问题,设计光照差异不敏感/鲁棒的人脸识别算法,比如针对遮挡问题,设计遮挡环境下的人脸识别方法。并没有全面的系统化地描述人脸图像总体及局部质量的相关结果。因此现有技术中尚存在以下待解决的技术问题:

1、对采集的整幅图像,或者整幅图像的人脸ROI区域,无差别同等对待。

2、人脸图像质量评价结果很单一,只有整体质量等级值,没有多尺度、多角度系统化描述,没有光照差异程度、光源入射角度、遮挡程度等描述

3、没有考虑人脸重要部件区域的相对独立性,缺乏对面部部件的图像质量刻画。有的是以往工作没有特定区域质量类型的判定。而实际的人脸识别应用需求中,人脸不同区域的图像质量要求也不同。整个人脸进行匹配时所需的特征分布相对稳定,但根据不同区域,特征数量有明细差别,比如,眼周围,特征点集中,需要的图像质量要求高,腮部对图像质量要求低。以往的技术方案没有主次分明。区别对待。

4、手工特征的计算量虽然比较小,但判定效果和精度难以保证,基于卷积神经网络的功能强大,但计算复杂,不太适合机器人场景。

针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。

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