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人脸图像品质评估算法设计与实现(4)

时间:2021-06-17 21:13来源:毕业论文
2 人脸品质评估概述 2.1 主观评价和客观评价 2.1.1 主观评价 主观评价方式需要选出一些评估者,让其根据自己的主观认识,结合事先规定好 的某些评价标

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 人脸品质评估概述

 

2.1 主观评价和客观评价

 

2.1.1 主观评价

 

主观评价方式需要选出一些评估者,让其根据自己的主观认识,结合事先规定好 的某些评价标准,对需要评估的图像进行品质评估,并给出自己的评估得分,在多个 评估者给出自己的评估得分后,将这些得分相加取平均数,所得的结果即为主观品质 评价[19],主观评价的优点是可以充分发挥人类视觉的优势,得出相对更加准确的评 估结果,但其缺点也极其明显,由于人工操作的局限性,导致其效率低,成本较高, 基本不可能应用于需要对大量数据做出评估的场景。 

2.1.2 客观评价

 

客观评价在评估特征时不需要人类观察者,而是根据选定的评估标准,利用预先 设定好的数学模型和公式,对图像品质做出评估,其优点是自动化,速度快,效率高, 成本低,对其又可细分为三类[19]: 来!自~优尔论-文|网www.youerw.com

(1)全参考型:通过对评估图像进行逐个像素的比较,获取图像与原图质量的差 别,得出结果。 

(2)半参考型:通过对原始图像和评估图像之间部分区域进行对比,获取评价结 果,如比较二者的直方图和梯度信息。 

(3)无参考型:对评估图像直接提取特征信息,如图像的边缘强度、亮度、清晰 度等,而不需与原始图像进行比对。 

这三种方式中,全参考型的技术相对成熟,但其对原始图像的依赖度极高,在实 际应用中又往往无法获得能满足此要求的原始图像;半参考型虽然降低了对原始图像 的依赖度,但仍然需要提取原始图像的部分特征信息才能进行评估,因此这两种方法 所受的约束较大。而无参考型完全摆脱了对原始图像信息的依赖,因此在实际应用中 适用的场景更多,因此成为了目前人脸图像品质评估领域主要的研究方向,但由于其 完全不依赖原始图像,而是靠人为规定的客观评价标准,因此如何确定,以及确定何 种评估标准是此方法的关键。但由于人脸的非接触特性,使得影响人脸图像品质的因 素大大增加,也因此导致了对其确立评估标准的难度。 

 


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