图像筛选方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像筛选方法及装置。
【背景技术】
[0002]人们生活水平的提高促进了娱乐事业的发展，各娱乐媒体既要确保能够给观众提供更多的娱乐节目，又要避免观众的审美疲劳，因此，就要挖掘更多的艺人以满足上述需求。
[0003]目前，娱乐公司或者导演常会以海选的方式，从大量选手中选出外貌条件符合他们要求的优质偶像，例如，当某娱乐公司需要打造一组偶像团体时，往往通过现场面试的方式进行筛选，由至少一个评委确定筛选结果。
[0004]然而，当采用面试方式进行筛选时，会造成大量人力资源的浪费，且会由于各种人为因素的影响，导致筛选结果的客观性较低。
【发明内容】
[0005]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像筛选方法及装置。
[0006]根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像筛选方法，包括:
[0007]判断待筛选图像是否符合预设标准；
[0008]如果该待筛选图像符合该预设标准，通过人脸识别技术对该待筛选图像进行图像分解，得到多个不同人脸局部的待对比图像；
[0009]根据参考图像数据库，分别对该多个待对比图像中的每个待对比图像进行打分，得到该每个待对比图像的分值，该参考图像数据库至少用于存储不同人脸局部的筛选标准图像；
[0010]根据该多个待对比图像的分值，得到该待筛选图像的分值；
[0011]当该待筛选图像的分值大于预设阈值时，确定该待筛选图像为符合筛选条件的图像。
[0012]在本公开的第一方面的第一种可能实现方式中，该判断待筛选图像是否符合预设标准包括:
[0013]判断该待筛选图像中的人脸是否为五官完全显示的人脸；
[0014]如果该待筛选图像中的人脸为五官完全显示的人脸，判断该待筛选图像是否经过图像处理技术处理；
[0015]如果该待筛选图像未经过图像处理技术处理，确定该待筛选图像符合该预设标准。
[0016]在本公开的第一方面的第二种可能实现方式中，该根据参考图像数据库，分别对该多个待对比图像中的每个待对比图像进行打分，得到该每个待对比图像的分值包括:
[0017]对于该多个待对比图像中的每一个待对比图像，从该参考图像数据库中获取目标参考图像，该目标参考图像为与该待对比图像相似度最高的参考图像；
[0018]将该待对比图像与该目标参考图像之间的相似度作为该待对比图像的分值。
[0019]在本公开的第一方面的第三种可能实现方式中，该对于该多个待对比图像中的每一个待对比图像，从该参考图像数据库中获取目标参考图像包括:
[0020]对该多个待对比图像中的任一待对比图像进行分类，得到该待对比图像的类别；
[0021]根据该待对比图像的类别，从该参考图像数据库中获取该类别的多个筛选标准图像；
[0022]计算该多个筛选标准图像中每个筛选标准图像与该待对比图像的相似度；
[0023]将相似度最高对应的筛选标准图像获取为该待对比图像的目标参考图像。
[0024]在本公开的第一方面的第四种可能实现方式中，根据参考图像数据库，分别对该多个待对比图像中的每个待对比图像进行打分，得到该每个待对比图像的分值之前，该方法还包括:
[0025]获取多个完整人脸图像；
[0026]通过人脸识别技术对该多个完整人脸图像中的每个完整人脸图像进行图像分解，得到不同人脸局部的筛选标准图像；
[0027]对该不同人脸局部中任一人脸局部的所有筛选标准图像进行分类，得到该每个筛选标准图像的类别；
[0028]将该每个筛选标准图像和对应类别存储至该参考图像数据库中。
[0029]根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像筛选装置，包括:
[0030]判断模块，用于判断待筛选图像是否符合预设标准；
[0031]图像分解模块，用于如果该判断模块的判断结果为该待筛选图像符合该预设标准，通过人脸识别技术对该待筛选图像进行图像分解，得到多个不同人脸局部的待对比图像；
[0032]第一打分模块，用于根据参考图像数据库，分别对该图像分解模块得到的该多个待对比图像中的每个待对比图像进行打分，得到该每个待对比图像的分值，该参考图像数据库至少用于存储不同人脸局部的筛选标准图像；
[0033]第二打分模块，用于根据第一打分模块得到的该多个待对比图像的分值，得到该待筛选图像的分值；
[0034]确定模块，用于当该第二打分模块得到的该待筛选图像的分值大于预设阈值时，确定该待筛选图像为符合筛选条件的图像。
[0035]在本公开的第二方面的第一种可能实现方式中，该判断模块用于:
[0036]判断该待筛选图像中的人脸是否为五官完全显示的人脸；
[0037]如果该待筛选图像中的人脸为五官完全显示的人脸，判断该待筛选图像是否经过图像处理技术处理；
[0038]如果该待筛选图像未经过图像处理技术处理，确定该待筛选图像符合该预设标准。
[0039]在本公开的第二方面的第二种可能实现方式中，该第一打分模块用于:
[0040]对于该图像分解模块得到的该多个待对比图像中的每一个待对比图像，从该参考图像数据库中获取目标参考图像，该目标参考图像为与该待对比图像相似度最高的参考图像；
[0041]将该待对比图像与该目标参考图像之间的相似度作为该待对比图像的分值。
[0042]在本公开的第二方面的第三种可能实现方式中，该第一打分模块用于:
[0043]对该图像分解模块得到的该多个待对比图像中的任一待对比图像进行分类，得到该待对比图像的类别；
[0044]根据该待对比图像的类别，从该参考图像数据库中获取该类别的多个筛选标准图像；
[0045]计算该多个筛选标准图像中每个筛选标准图像与该待对比图像的相似度；
[0046]将相似度最高对应的筛选标准图像获取为该待对比图像的目标参考图像。
[0047]在本公开的第二方面的第四种可能实现方式中，该装置还包括:
[0048]获取模块，用于获取多个完整人脸图像；
[0049]该图像分解模块还用于通过人脸识别技术对该获取模块获取的该多个完整人脸图像中的每个完整人脸图像进行图像分解，得到不同人脸局部的筛选标准图像；
[0050]分类模块，用于对该图像分解模块得到的该不同人脸局部中任一人脸局部的所有筛选标准图像进行分类，得到该每个筛选标准图像的类别；
[0051 ]存储模块，用于将该分类模块得到的该每个筛选标准图像和对应类别存储至该参考图像数据库中。
[0052 ]第三方面，还提供了一种图像筛选装置，包括:
[0053]处理器；
[0054]用于存储处理器可执行的指令的存储器；
[0055]其中，该处理器被配置为:
[0056]判断待筛选图像是否符合预设标准；
[0057]如果该待筛选图像符合该预设标准，通过人脸识别技术对该待筛选图像进行图像分解，得到多个不同人脸局部的待对比图像；
[0058]根据参考图像数据库，分别对该多个待对比图像中的每个待对比图像进行打分，得到该每个待对比图像的分值，该参考图像数据库至少用于存储不同人脸局部的筛选标准图像；
[0059]根据该多个待对比图像的分值，得到该待筛选图像的分值；
[0060]当该待筛选图像的分值大于预设阈值时，确定该待筛选图像为符合筛选条件的图像。
[0061 ]本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
[0062]本公开通过人脸识别技术对待筛选图像进行图像分解，得到多个不同人脸局部的待对比图像，根据参考图像数据库对该多个不同人脸局部的待对比图像记性打分，再基于每个待对比图像的分值，得到该待筛选图像的分值，通过将该待筛选图像的分值与预设阈值进行对比，确定该待筛选图像是否为符合预设标准的图像，通过上述图像筛选方法能够实现现实中对不同对象的自动筛选，从而能够避免大量人力资源的浪费，且能够提高筛选结果的客观性。
[0063]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
【附图说明】
[0064]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0065]图1是根据一示例性实施例示出的一种图像筛选方法的流程图。
[0066]图2是根据一示例性实施例示出的一种图像筛选方法的流程图。
[0067]图3是根据一示例性实施例示出的一种图像筛选装置框图。
[0068]图4是根据一示例性实施例示出的一种图像筛选装置400的框图。
【具体实施方式】
[0069]为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。
[0070]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示