本公開涉及顯示，尤其涉及一種人臉解鎖方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在人臉解鎖過程中，人臉圖像識(shí)別算法獲取的圖像質(zhì)量會(huì)直接影響識(shí)別效果，獲取人臉圖像模糊會(huì)導(dǎo)致圖像分析和處理困難甚至解鎖失敗。在錄入人臉圖像環(huán)節(jié)，需通過圖像質(zhì)量檢測(cè)保證錄入高質(zhì)量的模板圖；在解鎖環(huán)節(jié)，圖像質(zhì)量檢測(cè)可以剔除模糊質(zhì)量太差的圖像節(jié)省解鎖時(shí)間。因此，對(duì)人臉圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)十分有意義。

2、相關(guān)技術(shù)中，基于一些函數(shù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法只能在一定程度上判別一些圖像的清晰程度，無法很好的應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的圖像。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開提供一種人臉解鎖方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

2、根據(jù)本公開實(shí)施例的第一方面，提供一種人臉解鎖方法，包括：

3、采集人臉圖像；將所述人臉圖像輸入人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，得到所述人臉圖像的第一圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值；所述人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型基于人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到，所述人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中包括人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度大于準(zhǔn)確度閾值的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值；響應(yīng)于所述第一圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值大于質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值，將所述人臉圖像作為用于人臉解鎖的人臉圖像。

4、一種實(shí)施方式中，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)集采用如下方式得到：采集多張人臉圖像，針對(duì)所述多張人臉圖像中的每一人臉圖像，分別進(jìn)行人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，得到第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，所述第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集包括所述多張人臉圖像的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值；對(duì)所述第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中的各人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值進(jìn)行歸一化處理，得到第二人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集；其中，進(jìn)行歸一化處理的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度高于準(zhǔn)確度閾值。

5、一種實(shí)施方式中，所述進(jìn)行人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，包括：對(duì)目標(biāo)人臉圖像中的人臉區(qū)域進(jìn)行圖像灰度處理，所述目標(biāo)人臉圖像為所述多張人臉圖像中的人臉圖像；對(duì)圖像灰度處理后的圖像，基于多梯度方向像素梯度值，確定多個(gè)角度方向上的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值；在所述多個(gè)角度方向的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值中選取最小值作為所述目標(biāo)人臉圖像的人臉圖像評(píng)價(jià)值。

6、一種實(shí)施方式中，所述基于多梯度方向像素梯度值，確定多個(gè)角度方向上的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值，包括：針對(duì)預(yù)設(shè)數(shù)量的梯度方向中每一梯度方向上分別確定目標(biāo)像素點(diǎn)的像素梯度值累加值，得到所述預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)角度方向上的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值，其中，一個(gè)梯度方向?qū)?yīng)一個(gè)角度方向，所述目標(biāo)像素點(diǎn)為所述灰度處理后圖像中長(zhǎng)度方向和寬度方向上各像素點(diǎn)；其中，所述每一梯度方向中包括對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)像素點(diǎn)的多個(gè)子梯度方向，所述多個(gè)子梯度方向包括目標(biāo)像素塊的水平方向、豎直方向以及對(duì)角方向中的至少兩項(xiàng)，所述目標(biāo)像素塊為以所述目標(biāo)像素點(diǎn)為頂點(diǎn)，且與其他頂點(diǎn)之間在長(zhǎng)度方向間隔k個(gè)像素點(diǎn)、寬度方向間隔m個(gè)像素點(diǎn)，所述k和所述m為大于或等于0的正整數(shù)。

7、一種實(shí)施方式中，所述人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型采用如下方式基于人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到：將訓(xùn)練人臉圖像輸入至預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，得到所述訓(xùn)練人臉圖像的人臉圖像質(zhì)量的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值；在多個(gè)評(píng)價(jià)值區(qū)間中，確定所述預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值所屬的評(píng)價(jià)值區(qū)間，所述多個(gè)評(píng)價(jià)值區(qū)間是基于所述訓(xùn)練人臉圖像的第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽值預(yù)先劃分的；基于所述預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值所屬的評(píng)價(jià)值區(qū)間，確定第二人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽值；基于所述第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽值與第二人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽值之間的損失，訓(xùn)練所述預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，得到人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。

8、一種實(shí)施方式中，所述預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括軟階段回歸的膠囊網(wǎng)絡(luò)。

9、一種實(shí)施方式中，所述訓(xùn)練人臉圖像采用如下方式確定：基于多場(chǎng)景屬性獲取具有不同清晰度的第一人臉圖像集；對(duì)所述第一人臉圖像集中的圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到人臉檢測(cè)結(jié)果，以及各人臉圖像的人臉邊界框以及人臉關(guān)鍵點(diǎn)；基于所述人臉檢測(cè)結(jié)果、所述人臉邊界框以及所述人臉關(guān)鍵點(diǎn)，篩選滿足條件的人臉圖像，得到第二人臉圖像集；將所述第二人臉圖像集作為訓(xùn)練人臉圖像；其中，所述滿足條件的人臉圖像包括以下至少一項(xiàng)：人臉檢測(cè)結(jié)果為檢測(cè)到人臉；人臉邊界框中像素面積在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；人臉關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)位于具有預(yù)設(shè)長(zhǎng)度方向以及寬度方向的圖像內(nèi)。

10、一種實(shí)施方式中，響應(yīng)于所述第一圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值小于所述質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值，丟棄所述人臉圖像。

11、一種實(shí)施方式中，所述將所述人臉圖像作為用于人臉解鎖的人臉圖像，包括：將所述人臉圖像作為用于人臉解鎖認(rèn)證的人臉認(rèn)證圖像，所述質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值為第一質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值；和/或?qū)⑺鋈四槇D像作為人臉解鎖錄入的人臉參考圖像，所述質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值為第二質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值；所述第一質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值高于所述第二質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值。

12、根據(jù)本公開實(shí)施例的第二方面，提供一種人臉解鎖裝置，包括：

13、采集單元，用于采集人臉圖像；

14、執(zhí)行單元，用于將所述人臉圖像輸入人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，得到所述人臉圖像的第一圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值；所述人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型基于人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到，所述人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中包括人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度大于準(zhǔn)確度閾值的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值；

15、判斷單元，用于響應(yīng)于所述第一圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值大于質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值，將所述人臉圖像作為用于人臉解鎖的人臉圖像。

16、一種實(shí)施方式中，所述執(zhí)行單元采用如下方式得到標(biāo)簽數(shù)據(jù)集：采集多張人臉圖像，針對(duì)所述多張人臉圖像中的每一人臉圖像，分別進(jìn)行人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，得到第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，所述第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集包括所述多張人臉圖像的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值；對(duì)所述第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中的各人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值進(jìn)行歸一化處理，得到第二人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集；其中，進(jìn)行歸一化處理的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度高于準(zhǔn)確度閾值。

17、一種實(shí)施方式中，所述執(zhí)行單元進(jìn)行人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，包括：對(duì)目標(biāo)人臉圖像中的人臉區(qū)域進(jìn)行圖像灰度處理，所述目標(biāo)人臉圖像為所述多張人臉圖像中的人臉圖像；對(duì)圖像灰度處理后的圖像，基于多梯度方向像素梯度值，確定多個(gè)角度方向上的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值；在所述多個(gè)角度方向的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值中選取最小值作為所述目標(biāo)人臉圖像的人臉圖像評(píng)價(jià)值。

18、一種實(shí)施方式中，所述執(zhí)行單元采用如下方式基于多梯度方向像素梯度值，確定多個(gè)角度方向上的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值：針對(duì)預(yù)設(shè)數(shù)量的梯度方向中每一梯度方向上分別確定目標(biāo)像素點(diǎn)的像素梯度值累加值，得到所述預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)角度方向上的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值，其中，一個(gè)梯度方向?qū)?yīng)一個(gè)角度方向，所述目標(biāo)像素點(diǎn)為所述灰度處理后圖像中長(zhǎng)度方向和寬度方向上各像素點(diǎn)；其中，所述每一梯度方向中包括對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)像素點(diǎn)的多個(gè)子梯度方向，所述多個(gè)子梯度方向包括目標(biāo)像素塊的水平方向、豎直方向以及對(duì)角方向中的至少兩項(xiàng)，所述目標(biāo)像素塊為以所述目標(biāo)像素點(diǎn)為頂點(diǎn)，且與其他頂點(diǎn)之間在長(zhǎng)度方向間隔k個(gè)像素點(diǎn)、寬度方向間隔m個(gè)像素點(diǎn)，所述k和所述m為大于或等于0的正整數(shù)。

19、一種實(shí)施方式中，所述人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型采用如下方式基于人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到：將訓(xùn)練人臉圖像輸入至預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，得到所述訓(xùn)練人臉圖像的人臉圖像質(zhì)量的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值；在多個(gè)評(píng)價(jià)值區(qū)間中，確定所述預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值所屬的評(píng)價(jià)值區(qū)間，所述多個(gè)評(píng)價(jià)值區(qū)間是基于所述訓(xùn)練人臉圖像的第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽值預(yù)先劃分的；基于所述預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值所屬的評(píng)價(jià)值區(qū)間，確定第二人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽值；基于所述第一人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽值與第二人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)簽值之間的損失，訓(xùn)練所述預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，得到人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。

20、一種實(shí)施方式中，所述預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括軟階段回歸的膠囊網(wǎng)絡(luò)。

21、一種實(shí)施方式中，所述執(zhí)行單元采用如下方式確定訓(xùn)練的人臉圖像：基于多場(chǎng)景屬性獲取具有不同清晰度的第一人臉圖像集；對(duì)所述第一人臉圖像集中的圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到人臉檢測(cè)結(jié)果，以及各人臉圖像的人臉邊界框以及人臉關(guān)鍵點(diǎn)；基于所述人臉檢測(cè)結(jié)果、所述人臉邊界框以及所述人臉關(guān)鍵點(diǎn)，篩選滿足條件的人臉圖像，得到第二人臉圖像集；將所述第二人臉圖像集作為訓(xùn)練的人臉圖像；其中，所述滿足條件的人臉圖像包括以下至少一項(xiàng)：人臉檢測(cè)結(jié)果為檢測(cè)到人臉；人臉邊界框中像素面積在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；人臉關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)位于具有預(yù)設(shè)長(zhǎng)度方向以及寬度方向的圖像內(nèi)。

22、一種實(shí)施方式中，所述判斷單元還用于響應(yīng)于所述第一圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值小于所述質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值，丟棄所述人臉圖像。

23、一種實(shí)施方式中，所述判斷單元采用如下方式將所述人臉圖像作為用于人臉解鎖的人臉圖像：將所述人臉圖像作為用于人臉解鎖認(rèn)證的人臉認(rèn)證圖像，所述質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值為第一質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值；和/或?qū)⑺鋈四槇D像作為人臉解鎖錄入的人臉參考圖像，所述質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值為第二質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值；所述第一質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值高于所述第二質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值。

24、根據(jù)本公開實(shí)施例的第三方面，提供一種人臉解鎖裝置，其特征在于，包括：

25、處理器；

26、用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；

27、其中，所述處理器被配置為：執(zhí)行第一方面或者第一方面任意一種實(shí)施方式中所述的人臉解鎖方法。

28、根據(jù)本公開實(shí)施例的第四方面，提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有指令，當(dāng)所述存儲(chǔ)介質(zhì)中的指令由終端的處理器執(zhí)行時(shí)，使得終端能夠執(zhí)行第一方面或者第一方面任意一種實(shí)施方式中所述的人臉解鎖方法。

29、本公開的實(shí)施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：基于標(biāo)簽數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型對(duì)人臉解鎖過程中采集到的人臉圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，當(dāng)判斷得到圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)值大于解鎖任務(wù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)閾值時(shí)，將采集到的人臉圖像用于人臉解鎖過程。通過本公開，可以構(gòu)建評(píng)價(jià)人臉圖像效果好的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，并能針對(duì)復(fù)雜的人臉圖像定量地評(píng)估圖像清晰和模糊程度?？梢员ＷC人臉解鎖系統(tǒng)的人臉錄入環(huán)節(jié)獲取清晰人臉圖像，并為解鎖環(huán)節(jié)節(jié)省時(shí)間和提高解鎖率，提升人臉解鎖過程中的用戶體驗(yàn)。

30、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。