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一种基于深度学习的人脸质量评价方法及装置

摘要

本发明的实施例提供一种基于深度学习的人脸质量评价方法及装置。所述方法包括:对输入图片进行人脸识别预处理,得到只包含人脸部分的目标人脸图像;通过基于深度学习的运动模糊模型对所述目标人脸图像进行运动模糊识别处理,得到所述目标人脸图像的运动模糊置信度;通过光照模型对所述目标人脸图像进行亮度识别处理,得到所述目标人脸图像的亮度;根据所述运动模糊置信度和亮度,确定所述目标人脸图像的人脸质量评价结果。所述方法,可实现得到识别准确率较高的人脸目标图像的人脸质量评价结果的目的,因而可以解决现有技术中人脸质量评价识别准确率不高的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN114004779A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202010730848.5

  • 发明设计人 姜山;彭敦洋;王鑫;王小波;

    申请日2020-07-27

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/90(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11243 北京银龙知识产权代理有限公司;

  • 代理人许静;姜精斌

  • 地址 401336 重庆市南岸区玉马路8号

  • 入库时间 2023-06-19 14:05:00

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