人脸方向学习(二):人脸质量评价-质量判断总结
一、质量判断概念
质量判断指标,可通过人脸检测接口,基于以下字段和对应阈值,进行质量检测的判断,以保证人脸质量符合后续业务操作要求。
二、主要包含如下特征:
遮挡范围
可采用分类算法进行初步判断人脸区域遮挡范围,筛选数据和分类界限划定较为麻烦。
occlusion(0~1),0为无遮挡,1是完全遮挡,含有多个具体子字段,表示脸部多个部位,通常用作判断头发、墨镜、口罩等遮挡
left_eye : 0.6, 左眼被遮挡的阈值
right_eye : 0.6, 右眼被遮挡的阈值
nose : 0.7, 鼻子被遮挡的阈值
mouth : 0.7, 嘴巴被遮挡的阈值
left_check : 0.8, 左脸颊被遮挡的阈值
right_check : 0.8, 右脸颊被遮挡的阈值
chin_contour : 0.6, 下巴被遮挡阈值
模糊度范围
模糊可采用分类算法进行分类判断。
Blur(0~1),0是最清晰,1是最模糊 小于0.7
光照范围
illumination(0~255)脸部光照的灰度值,0表示光照不好
以及对应客户端SDK中,YUV的Y分量大于40
姿态角度
Pitch:俯仰角,三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)],一般设定正负45度范围为正常。
Roll:翻滚角,平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)],一般设定正负45度范围为正常值。
Yaw:偏航角,三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)],一般设定正负60度范围算正常值。
人脸完整度
completeness(0或1),0代表完整,1代表不完整 小于0.4
人脸大小
可根据瞳孔距离判断,也可根据人脸检测区域大小判断。
瞳孔距离小于20像素判断为小目标,检测区域小于45*45算小目标。
人脸部分的大小,建议长宽像素值范围:8080~200200
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