CN110796645A - 一种证件照片质量评估方法、存储介质及处理器 - Google Patents

一种证件照片质量评估方法、存储介质及处理器 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种证件照片质量评估方法，其中，包括：获取用于人像解析的对抗网络模型；根据所述对抗网络模型对证件照片进行人像解析，得到证件照片的精细化子区域，其中所述精细化子区域包括；人像头部区域、人像衣服区域和背景区域；分别提取所述人像头部区域、人像衣服区域和背景区域，并分别对所述人像头部区域的质量、人像衣服区域的质量以及背景区域的质量做出判断；输出所述证件照片的质量评估结果。本发明还公开了存储介质及处理器。本发明提供的证件照片质量评估方法相比现有的需要人力进行复审的评估方法，具有节省人力，提高评估效率的优势。

Description

一种证件照片质量评估方法、存储介质及处理器
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种证件照片质量评估方法、一种存储介质及一种处理器。
背景技术
证件照片质量评估从本质上来说就是人像质量评估，按照传统的图像质量评价方法大致分为两类：1）客观评价，根据一些既定的客观评价标准提取出图像中的某些数学特征来判断图像质量知否达到要求；2）主观评价，让多位观察者对同一幅图像按视觉效果等级进行评估，并对其加权平均。证件照片在拍摄时容易存在：1）人的位置与摄像机位置的不确定性；2）人的姿态的多样性；3）背景环境的复杂性。以上因素都会对人脸图像的质量造成很大的影响并且在不同的环境下系统的性能也会有差异，因此，单纯的从主观上对人脸图像进行质量判定难以保证判定的精度。
随着科学技术的发展，越来越多的研究学者倾向于采用客观评价的方式对人像质量进行判定，通过模式识别、图像处理等算法提取出人像照片中的关键信息并给出质量评估值。为了能够准确衡量人像照片质量，ISO/IEC国际标准于2006年给出了生物图像质量评估的准则，在此基础上，中科院自动化所生物识别与安全中心代表中国在2006年提交了人像质量评估的标准草案，并于2007年在德国讨论通过。针对实际的证件照片要求，目前评估指标主要集中于亮度、清晰度、人像属性、背景等。
为了能够准确的对这些指标进行评估，需要先对证件照片中的每部分内容进行定位和分割，根据分割结果再分析每部分图像的指标值。对人像分割结果的好坏直接决定了证件照片整体质量判定的精度。由于拍摄环境、拍摄技术以及人们自身发型、衣服颜色等因素，用户提供的照片可能存在曝光不均匀、模糊、聚焦不清、头发丝散乱等问题，现有的研究成果在处理这类照片时判断准确率较低，往往需要大量的人力进行复审。如何根据现有算法成果，设计一种高效的证件照片质量自动判断算法成为了一个难题。
发明内容
本发明提供了一种证件照片质量评估方法、一种存储介质及一种处理器，解决相关技术中存在的证件照片的质量不能自动评估的问题。
作为本发明的第一个方面，提供一种证件照片质量评估方法，其中，包括：
获取用于人像解析的对抗网络模型；
根据所述对抗网络模型对证件照片进行人像解析，得到证件照片的精细化子区域，其中所述精细化子区域包括；人像头部区域、人像衣服区域和背景区域；
分别提取所述人像头部区域、人像衣服区域和背景区域，并分别对所述人像头部区域的质量、人像衣服区域的质量以及背景区域的质量做出判断；
输出所述证件照片的质量评估结果。
进一步地，所述分别提取所述人像头部区域、人像衣服区域和背景区域，并分别对所述人像头部区域的质量、人像衣服区域的质量以及背景区域的质量做出判断，包括：
提取所述人像头部区域，对所述人像头部区域的头像大小、头像位置、头像清晰度以及头像曝光度分别进行质量判断；
提取所述人像衣服区域，对所述人像衣服区域的衣服颜色的深浅进行判断；
提取所述背景区域，对所述背景区域的背景质量进行判断。
进一步地，所述提取所述人像头部区域，对所述人像头部区域的头像大小、头像位置、头像清晰度以及头像曝光度分别进行质量判断，包括：
提取所述人像头部区域中的脸部区域；
计算所述脸部区域的边界以及所述脸部区域与所述证件照片的像素比；
对所述脸部区域的位置和所述脸部区域的大小进行判定；
获取所述脸部区域的位置；
对所述脸部区域分别进行清晰度和曝光检测；
分析所述脸部区域的灰度变化；
根据所述脸部区域的灰度变化判断所述脸部区域的清晰度和曝光度。
进一步地，所述提取所述人像衣服区域，对所述人像衣服区域的衣服颜色的深浅进行判断，包括：
提取所述人像衣服区域；
将所述人像衣服区域转换成为灰度图像；
根据所述灰度图像计算所述人像衣服区域的灰度均值；
根据所述灰度均值判断所述人像衣服区域的衣服颜色的深浅。
进一步地，所述提取所述背景区域，对所述背景区域的背景质量进行判断，包括：
提取所述背景区域；
计算所述背景区域的背景颜色以及所述背景区域的灰度变化；
根据所述灰度变化判断所述背景区域是否为纯色。
进一步地，所述获取用于人像解析的对抗网络模型，包括：
获取人像解析数据集；
将所述人像解析数据集输入值对抗网络模型中进行训练，得到用于人像解析的对抗网络模型。
进一步地，所述获取人像解析数据集，包括：
将证件照片人像库中的每张照片进行精确分割；
对精确分割后的每一部分均进行标记，得到所述人像解析数据集。
进一步地，所述将证件照片人像库中的每张照片进行精确分割，包括：
将证件照片人像库中的每张照片均按照头发、脸部、脖子、衣服、手臂和背景进行精确分割。
作为本发明的另一个方面，提供一种存储介质，其中，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行如前文所述的证件照片质量评估方法。
作为本发明的另一个方面，提供一种处理器，其中，所述处理器用于运行计算机程序，其中，所述计算机程序运行时执行如前文所述的证件照片质量评估方法。
通过上述证件照片质量评估方法，采用对抗网络模型，能够自动的对证件照片进行人像高精度解析，在此基础上根据解析结果来对各个指标进行判定。该证件照片质量评估方法相比现有的需要人力进行复审的评估方法，具有节省人力，提高评估效率的优势。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明提供的证件照片质量评估方法的流程图。
图2为本发明提供的证件照片质量评估方法的具体实施方式流程图。
图3为本发明提供的证件照片人像解析的对抗网络模型的结构示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包括，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本实施例中提供了一种证件照片质量评估方法，图1是根据本发明实施例提供的证件照片质量评估方法的流程图，如图1所示，包括：
S110、获取用于人像解析的对抗网络模型；
S120、根据所述对抗网络模型对证件照片进行人像解析，得到证件照片的精细化子区域，其中所述精细化子区域包括；人像头部区域、人像衣服区域和背景区域；
S130、分别提取所述人像头部区域、人像衣服区域和背景区域，并分别对所述人像头部区域的质量、人像衣服区域的质量以及背景区域的质量做出判断；
S140、输出所述证件照片的质量评估结果。
通过上述证件照片质量评估方法，采用对抗网络模型，能够自动的对证件照片进行人像高精度解析，在此基础上根据解析结果来对各个指标进行判定。该证件照片质量评估方法相比现有的需要人力进行复审的评估方法，具有节省人力，提高评估效率的优势。
下面结合图2对本发明实施例提供的证件照片质量评估方法的具体实现过程进行详细描述。
具体地，所述分别提取所述人像头部区域、人像衣服区域和背景区域，并分别对所述人像头部区域的质量、人像衣服区域的质量以及背景区域的质量做出判断，包括：
提取所述人像头部区域，对所述人像头部区域的头像大小、头像位置、头像清晰度以及头像曝光度分别进行质量判断；
提取所述人像衣服区域，对所述人像衣服区域的衣服颜色的深浅进行判断；
提取所述背景区域，对所述背景区域的背景质量进行判断。
进一步具体地，所述提取所述人像头部区域，对所述人像头部区域的头像大小、头像位置、头像清晰度以及头像曝光度分别进行质量判断，包括：
提取所述人像头部区域中的脸部区域；
计算所述脸部区域的边界以及所述脸部区域与所述证件照片的像素比；
对所述脸部区域的位置和所述脸部区域的大小进行判定；
获取所述脸部区域的位置；
对所述脸部区域分别进行清晰度和曝光检测；
分析所述脸部区域的灰度变化；
根据所述脸部区域的灰度变化判断所述脸部区域的清晰度和曝光度。
可以理解的是，根据人像解析结果提取脸部区域，计算脸部区域的上下左右边界以及整个脸部区域占的像素比，然后进行脸部位置和大小的判定。同样的，根据提取的人脸位置，对脸部区域进行清晰度和曝光检测，通过分析脸部灰度变化进行评判。
进一步具体地，所述提取所述人像衣服区域，对所述人像衣服区域的衣服颜色的深浅进行判断，包括：
提取所述人像衣服区域；
将所述人像衣服区域转换成为灰度图像；
根据所述灰度图像计算所述人像衣服区域的灰度均值；
根据所述灰度均值判断所述人像衣服区域的衣服颜色的深浅。
可以理解的是，根据人像解析结果提取衣服区域，将衣服区域转为灰度图像，然后计算整个衣服区域的灰度均值，从而来判断衣服颜色深浅。
进一步具体地，所述提取所述背景区域，对所述背景区域的背景质量进行判断，包括：
提取所述背景区域；
计算所述背景区域的背景颜色以及所述背景区域的灰度变化；
根据所述灰度变化判断所述背景区域是否为纯色。
可以理解的是，根据人像解析结果，提取背景区域，然后计算背景颜色以及背景整体灰度变化，以此来判断背景颜色以及是否纯色。
具体地，所述获取用于人像解析的对抗网络模型，包括：
获取人像解析数据集；
将所述人像解析数据集输入值对抗网络模型中进行训练，得到用于人像解析的对抗网络模型。
进一步具体地，所述获取人像解析数据集，包括：
将证件照片人像库中的每张照片进行精确分割；
对精确分割后的每一部分均进行标记，得到所述人像解析数据集。
进一步具体地，所述将证件照片人像库中的每张照片进行精确分割，包括：
将证件照片人像库中的每张照片均按照头发、脸部、脖子、衣服、手臂和背景进行精确分割。
可以理解的是，标记人像解析数据集，即将证件照片人像库中的每幅照片按照头发、脸部、脖子、衣服，手臂、背景等类别进行精确分割，形成人像解析数据集用于训练；构建生成对抗网络模型用于模型训练，为了提高精度，在模型中分别使用宏观和微观的特征图进行鉴别，特征图的生成采用编解码网络实现快速特征抽取，具体如图3所示。
本发明实施例提供的证件照片质量评估方法，与现有技术相比，具有以下优点：
（1）给定一张证件照片，该证件照片质量评估方法能够自动的对证件照片进行人像高精度解析，在此基础上根据解析结果来对各个指标进行判定，该方法弥补了过往研究对于证件照片处理方法，具有极大的应用价值和意义。
（2）在一定程度上能够兼顾语义特征和分割精度两者之间的平衡关系，实现高精度分割。
（3）由于本技术对于图片的采集更加广泛，采集的数据量较大，可以适应更多的证件照片人像环境，因此人像解析效果具有更加良好的泛化性能，对于手机端拍摄的人像照片依然具有较好的解析精度。
作为本发明的另一实施例，提供一种存储介质，其中，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行如前文所述的证件照片质量评估方法。
作为本发明的另一实施例，提供一种处理器，其中，所述处理器用于运行计算机程序，其中，所述计算机程序运行时执行如前文所述的证件照片质量评估方法。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种证件照片质量评估方法，其特征在于，包括：
获取用于人像解析的对抗网络模型；
根据所述对抗网络模型对证件照片进行人像解析，得到证件照片的精细化子区域，其中所述精细化子区域包括；人像头部区域、人像衣服区域和背景区域；
分别提取所述人像头部区域、人像衣服区域和背景区域，并分别对所述人像头部区域的质量、人像衣服区域的质量以及背景区域的质量做出判断；
输出所述证件照片的质量评估结果。
2.根据权利要求1所述的证件照片质量评估方法，其特征在于，所述分别提取所述人像头部区域、人像衣服区域和背景区域，并分别对所述人像头部区域的质量、人像衣服区域的质量以及背景区域的质量做出判断，包括：
提取所述人像头部区域，对所述人像头部区域的头像大小、头像位置、头像清晰度以及头像曝光度分别进行质量判断；
提取所述人像衣服区域，对所述人像衣服区域的衣服颜色的深浅进行判断；
提取所述背景区域，对所述背景区域的背景质量进行判断。
3.根据权利要求2所述的证件照片质量评估方法，其特征在于，所述提取所述人像头部区域，对所述人像头部区域的头像大小、头像位置、头像清晰度以及头像曝光度分别进行质量判断，包括：
提取所述人像头部区域中的脸部区域；
计算所述脸部区域的边界以及所述脸部区域与所述证件照片的像素比；
对所述脸部区域的位置和所述脸部区域的大小进行判定；
获取所述脸部区域的位置；
对所述脸部区域分别进行清晰度和曝光检测；
分析所述脸部区域的灰度变化；
根据所述脸部区域的灰度变化判断所述脸部区域的清晰度和曝光度。
4.根据权利要求2所述的证件照片质量评估方法，其特征在于，所述提取所述人像衣服区域，对所述人像衣服区域的衣服颜色的深浅进行判断，包括：
提取所述人像衣服区域；
将所述人像衣服区域转换成为灰度图像；
根据所述灰度图像计算所述人像衣服区域的灰度均值；
根据所述灰度均值判断所述人像衣服区域的衣服颜色的深浅。
5.根据权利要求2所述的证件照片质量评估方法，其特征在于，所述提取所述背景区域，对所述背景区域的背景质量进行判断，包括：
提取所述背景区域；
计算所述背景区域的背景颜色以及所述背景区域的灰度变化；
根据所述灰度变化判断所述背景区域是否为纯色。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的证件照片质量评估方法，其特征在于，所述获取用于人像解析的对抗网络模型，包括：
获取人像解析数据集；
将所述人像解析数据集输入值对抗网络模型中进行训练，得到用于人像解析的对抗网络模型。
7.根据权利要求6所述的证件照片质量评估方法，其特征在于，所述获取人像解析数据集，包括：
将证件照片人像库中的每张照片进行精确分割；
对精确分割后的每一部分均进行标记，得到所述人像解析数据集。
8.根据权利要求7所述的证件照片质量评估方法，其特征在于，所述将证件照片人像库中的每张照片进行精确分割，包括：
将证件照片人像库中的每张照片均按照头发、脸部、脖子、衣服、手臂和背景进行精确分割。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行如权利要求1至8中任意一项所述的证件照片质量评估方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行计算机程序，其中，所述计算机程序运行时执行如权利要求1至8中任意一项所述的证件照片质量评估方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2021114638A1 (zh) * 2020-05-20 2021-06-17 平安科技（深圳）有限公司 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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