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龙图腾网恭喜南京烽火星空通信发展有限公司申请的专利一种人脸图像质量的量化分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114119551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111424323.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种人脸图像质量的量化分析方法是由夏立;蔡娜娜;郑鹏;李峰岳;王康;张晓燕设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸图像质量的量化分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种人脸图像质量的量化分析方法，引入细粒度、姿态、清晰度、光照四方面因素进行分析，将人脸图像进行细粒度分类，用于区分人脸图像中的误检、低质量、遮挡等问题；通过排序学习训练清晰度估计模型，实现对人脸图像清晰度的准确估计；利用姿态角度回归模型，获得人脸在三维空间的具体角度；再结合光照分析，经过不同场景图像测试，拟合出适用于不同类型的分数映射参数、以及影响因素权重，实现在不同应用场景下均可以给出相对准确的人脸质量分数，进而有效地进行低质量人脸过滤，为人脸图像提供符合主观的人脸质量评价；此外，所使用的模型均为经过压缩优化后的轻量化模型，计算速度快、资源占用较少。

本发明授权一种人脸图像质量的量化分析方法在权利要求书中公布了：1.一种人脸图像质量的量化分析方法，用于针对待测图像中局部待测人脸图像的质量进行量化，其特征在于，执行如下步骤A至步骤J，获得局部待测人脸图像所对应的分数，用于对局部待测人脸图像进行质量筛选；步骤A.基于以人脸图像为输入、人脸图像所对应预设人脸图像细粒度分类为输出的质量分类网络，针对局部待测人脸图像进行处理，获得局部待测人脸图像所对应的细粒度分类，并作为局部待测人脸图像所对应的质量分类，然后进入步骤B；步骤B.基于待测图像，以局部待测人脸图像为中心，针对局部待测人脸图像所对应的选择框外扩预设第一比例，获得第一局部外扩待测人脸图像，若超出待测图像区域，则以全0像素值进行填补，并进入步骤C；步骤C.基于以人脸图像为输入，人脸图像中人脸分别对应偏航角方向、俯仰角方向、翻滚角方向下预设各角度区间概率为输出的姿态分类网络，针对第一局部外扩待测人脸图像进行处理，获得第一局部外扩待测人脸图像中人脸分别对应偏航角方向、俯仰角方向、翻滚角方向下预设各角度区间预测结果，并执行数学期望回归，获得第一局部外扩待测人脸图像中人脸分别对应偏航角方向、俯仰角方向、翻滚角方向下的预测角度连续值，即获得局部待测人脸图像中人脸分别对应偏航角方向、俯仰角方向、翻滚角方向下的预测角度连续值，然后进入步骤D；步骤D.基于待测图像，以局部待测人脸图像为中心，针对局部待测人脸图像所对应的选择框外扩预设第二比例，获得第二局部外扩待测人脸图像，并进入步骤E；步骤E.基于以人脸图像为输入、人脸图像所对应清晰度数据为输出的清晰度估计网络，针对第二局部外扩待测人脸图像进行处理，获得第二局部外扩待测人脸图像所对应清晰度数据，并使用sigmoid函数将清晰度数据映射到0到1之间，作为第二局部外扩待测人脸图像所对应的清晰度值，即获得局部待测人脸图像所对应的清晰度值，然后进入步骤F；步骤F.基于局部待测人脸图像各角点的位置坐标，以及局部待测人脸图像的长、宽，针对局部待测人脸图像所对应的选择框进行缩小，获得局部待测人脸图像中的局部光照区域，并计算获得局部光照区域对应HSV色彩空间中V通道的均值，作为局部待测人脸图像所对应的人脸光照值，然后进入步骤G；步骤G.计算获得局部待测人脸图像中人脸对应偏航角方向的预测角度连续值所对应的分数、俯仰角方向的预测角度连续值所对应的分数、翻滚角方向下的预测角度连续值所对应的分数，并根据各质量分类下预设偏航角方向权重、预设俯仰角方向权重、翻滚角方向权重，应用加权方式，获得局部待测人脸图像所对应的姿态分数，然后进入步骤H；步骤H.根据局部待测人脸图像所对应的清晰度值，计算获得局部待测人脸图像所对应的清晰度分数，然后进入步骤I；步骤I.根据局部待测人脸图像所对应的人脸光照值，计算获得局部待测人脸图像所对应的光照分数，然后进入步骤J；步骤J.根据各质量分类分别对应的姿态权重、清晰度权重、光照权重，结合局部待测人脸图像所对应的质量分类，按如下公式： 获得局部待测人脸图像所对应的分数Score，其中，分别表示局部待测人脸图像所对应质量分类下姿态权重、清晰度权重、光照权重，SP、SC、SL分别表示局部待测人脸图像所对应的姿态分数、清晰度分数、光照分数，mt表示局部待测人脸图像所对应质量分类下预设最大人脸图像分数。

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