人脸图像的质量检测方法、系统和计算机设备
基本信息
| 申请号 | CN202011431524.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112200176B | 公开（公告）日 | 2021-03-02 |
| 申请公布号 | CN112200176B | 申请公布日 | 2021-03-02 |
| 分类号 | G06N3/08(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈俊逸;陈凯 | 申请（专利权）人 | 长沙小钴科技有限公司 |
| 代理机构 | 长沙德恒三权知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 徐仰贵 |
| 地址 | 410000湖南省长沙市高新开发区尖山路39号长沙中电软件园一期9栋7楼A7224室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种人脸图像的质量检测方法和基于该方法的质量检测系统及计算机设备，其核心在于基于深度神经网络模型和不确定估计反馈补偿，构建人脸识别深度神经网络模型以学习人脸特征和人脸识别不确定度、构建人脸质量深度神经网络模型以学习人脸身份不确定度、人脸关键点和人脸关键点不确定度，同时预测人脸身份不确定度和人脸关键点不确定度，并据此判定待检测人脸图像是否合格，使得后续人脸识别过程中可以仅对合格人脸图像进行人脸识别，让人脸识别技术更好更优的服务于需要人脸识别的各行各业。该方法模型单一、调试简单，且对输入图像的任何干扰噪音都有辨识功能，大大提高了人脸识别的效率和准确率，保障人脸识别的安全性和可靠性。 |
