人脸图像序列中的人脸择优方法、设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113642434A(43)申请公布日2021.11.12(21)申请号202110872288.1(22)申请日2021.07.30(71)申请人江苏范特科技有限公司地址214415江苏省无锡市新吴区龙山路2-18-2104-2106(72)发明人汝骏仁郭长柱(74)专利代理机构北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙)11613代理人蔡晓敏李丽敏(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称人脸图像序列中的人脸择优方法、设备(57)摘要本申请涉及一种人脸图像序列中的人脸择优方法，包括：从目标人脸视频中获取人脸图像序列，从人脸图像序列中选取人脸区域处于热点区域、且人脸尺寸大于预设尺寸的人脸图像；基于人脸模糊度阈值和人脸模糊度评优规则，确定满足人脸模糊度评优规则的候选人脸图像；基于人脸姿态阈值和人脸姿态评优规则，确定满足人脸姿态评优规则的候选人脸图像；基于人脸图像质量评价模型对人脸图像序列中的候选人脸图像进行质量评价，得到质量评价结果；基于质量评价结果，从满足人脸模糊度评优规则、人脸姿态评优规则的候选人脸图像中提取得到目标人脸图像集。本方法能快捷、有效地筛选出待识别人员的高质量人脸图片，有助于提高人脸识别的效率和准确率。CN113642434ACN113642434A权利要求书1/2页1.一种人脸图像序列中的人脸择优方法，其特征在于，该方法包括：从目标人脸视频中获取人脸图像序列，所述人脸图像序列包括同一人的不小于预设数量的多张人脸图像；从所述人脸图像序列中选取人脸区域处于预设的热点区域、且人脸尺寸大于预设尺寸的人脸图像，作为候选人脸图像；基于预设的人脸模糊度阈值和人脸模糊度评优规则，确定所述人脸图像序列中图像模糊度满足人脸模糊度评优规则的候选人脸图像；基于预设的人脸姿态阈值和人脸姿态评优规则，确定所述人脸图像序列中人脸姿态满足人脸姿态评优规则的候选人脸图像；基于预先构建的人脸图像质量评价模型对所述人脸图像序列中的候选人脸图像进行质量评价，得到质量评价结果；其中，所述人脸图像质量评价模型是基于深度神经网络构建，用于得到高质量人脸图像的概率值的网络模型；基于质量评价结果，从满足人脸模糊度评优规则、人脸姿态评优规则的候选人脸图像中提取得到人脸择优的目标人脸图像集。2.根据权利要求1所述的人脸图像序列中的人脸择优方法，其特征在于，从目标人脸视频中获取人脸图像序列，包括：S11、获取目标人脸视频；S12、基于预设的数量阈值和人脸图像数量筛选规则，从所述目标人脸视频中筛选得到满足数量要求的人脸图像序列。3.根据权利要求1所述的人脸图像序列中的人脸择优方法，其特征在于，所述人脸模糊度评优规则包括：将人脸图像的模糊度小于预设的人脸模糊度阈值的人脸图像作为满足人脸模糊度评优规则的人脸图像；将人脸图像的模糊度大于等于预设的人脸模糊度阈值的人脸图像作为不满足人脸模糊度评优规则的人脸图像。4.根据权利要求1所述的人脸图像序列中的人脸择优方法，其特征在于，所述预设的人脸姿态阈值包括预设的偏航角阈值、预设的俯仰角阈值和预设的侧偏角阈值。5.根据权利要求4所述的人脸图像序列中的人脸择优方法，其特征在于，人脸姿态评优规则包括：将偏航角度大于预设的偏航角阈值、俯仰角度大于俯仰角阈值、侧偏角度大于预设的侧偏角阈值的人脸图像作为满足姿态评优规则的图像；将偏航角度小于等于预设的偏航角阈值，和/或，俯仰角度小于等于俯仰角阈值，和/或，侧偏角度小于等于预设的侧偏角阈值的人脸图像作为不满足姿态评优规则的图像。6.根据权利要求5所述的人脸图像序列中的人脸择优方法，其特征在于，确定人脸图像序列中满足人脸姿态评优规则的人脸图像，包括：通过预设的人脸姿态估计算法，对所述人脸图像序列进行处理，得到人脸图像序列中每个人脸图像的人脸姿态信息，所述人脸姿态信息包括人脸图像在三维空间中的偏航角度、俯仰角度、侧偏角度；若偏航角度大于预设的偏航角阈值、俯仰角度大于俯仰角阈值且侧偏角度大于预设的2CN113642434A权利要求书2/2页侧偏角阈值，则人脸图像是满足姿态评优规则的图像；否则，若偏航角度小于等于预设的偏航角阈值，和/或，俯仰角度小于等于俯仰角阈值，和/或，侧偏角度小于等于预设的侧偏角阈值，则人脸图像是不满足姿态评优规则的图像。7.根据权利要求6所述的人脸图像序列中的人脸择优方法，其特征在于，预设的人脸姿态估计算法包括：定义一个具有8个关键点的3D脸部模型，8个关键点分别是左眼角，右眼角，鼻尖，左鼻翼、右鼻翼、左嘴角，右嘴角，下颌；采用人脸检测以及面部