结合监督下降优化和显著性的人像质量检测

发布时间：2018-07-05 11:06

  本文选题：社保数据采集 + 人像质量检测　； 参考：《浙江工业大学学报》2017年02期

【摘要】：针对已有社保人像采集系统缺少图像内容智能分析所导致的制卡失败问题,提出了人像质量智能检测算法.首先采用监督下降优化方法算法检测出人脸特征点,然后根据社保人像标准进行尺寸分析.最后采用显著性方法进行背景检测,判断背景是否合格.实验结果表明:该算法可以自动检测出质量不合格照片,解决了上传图像质量太差导致制卡失败问题.另外,结合JNI技术和MVC设计模式完成了该算法和社保业务系统的集成.
[Abstract]:Aiming at the failure of business card printing caused by the lack of intelligent analysis of image content in the existing social security image collection system, an intelligent detection algorithm for human image quality is proposed. Firstly, the supervised descent optimization algorithm is used to detect the face feature points, and then the size analysis is carried out according to the social security portrait standard. Finally, a significant method is used to detect the background and judge whether the background is qualified or not. The experimental results show that the algorithm can automatically detect substandard photos and solve the problem of card printing failure caused by poor image quality. In addition, JNI technology and MVC design pattern are combined to complete the integration of the algorithm and social security business system.
【作者单位】： 扬中市人力资源和社会保障局;浙江工业大学计算机科学与技术学院;杭州市富阳中学;
【基金】：浙江省自然科学基金资助项目(LY16F020033)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2100001