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基于卷积神经网络的人脸图像质量评价
李秋珍, 栾朝阳, 汪双喜
计算机应用
2019, 39 (3):
695-699.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071588
针对人脸识别过程中人脸图像质量较低造成的低识别率问题，提出了一种基于卷积神经网络的人脸图像质量评价模型。首先建立一个8层的卷积神经网络模型，提取人脸图像质量的深层语义信息；然后在无约束环境下收集人脸图像，并通过传统的图像处理方法以及人工筛选进行过滤，得到的数据集用以进行模型参数的训练；其次通过在图形处理器（GPU）上加速训练，得到用于拟合人脸图像到类别的映射关系；最后将输入在高质量图像类别的概率作为图像的质量得分，建立人脸图像的质量打分机制。实验结果表明，与VGG-16网络相比，所提模型准确率降低了0.21个百分点，但是参数规模减小了98%，极大地提高了模型运算效率；同时所提模型在人脸模糊、光照、姿态和遮挡方面都具有较强的判别能力。因此，可将该模型应用在实时人脸识别系统中，在不影响系统运行效率的前提下提高系统的准确性。
参考文献 |
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多维度评价
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