[发明专利]一种人脸图像筛选方法及设备有效
| 申请号： | 201811465835.9 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109711268B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 谢凡凡;王宁波;朱树磊 | 申请（专利权）人： | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/50 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 310053 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸图像筛选方法及设备，能够结合人脸图像中的特征信息从同一个人脸的人脸图像中筛选出高质量的人脸图像，有很高的实用性以及稳定性。该方法包括：将同一人脸的多个训练人脸图像输入到人脸质量评价模型，所述人脸质量评价模型为利用训练数据集训练获得，所述训练数据集包括预先采集的训练人脸图像、该训练人脸图像与注册样本之间的训练相似度及该训练人脸图像的人脸特征点坐标；将需要进行人脸质量评价的同一人脸的多个训练人脸图像输入到人脸质量评价模型，得到每个人脸图像的相似度及人脸特征点坐标；根据所述每个人脸图像的相似度及人脸特征点坐标进行人脸图像筛选。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 筛选 方法 设备 | ||
【主权项】：
1.一种人脸图像筛选方法，其特征在于，该方法包括：将同一人脸的多个训练人脸图像输入到人脸质量评价模型，所述人脸质量评价模型为利用训练数据集训练获得，所述训练数据集包括预先采集的同一人脸的训练人脸图像、该训练人脸图像与注册样本之间的训练相似度及该训练人脸图像的人脸特征点坐标，所述注册样本为预先采集的同一人脸的训练人脸图像中，训练人脸图像质量符合设定标准的一个训练人脸图像；将需要进行人脸质量评价的同一人脸的多个训练人脸图像输入到人脸质量评价模型，得到每个人脸图像的相似度及人脸特征点坐标；根据所述每个人脸图像的相似度及人脸特征点坐标进行人脸图像筛选。
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