《用于人臉識別的安防攝像機圖像質(zhì)量評測方法》

T/CSPIA××××—××××CSPIA國際標準分類號ICS號CSPIA中國標準文獻分類編號CCS號團體標準T/CSPIAXXX-20XX用于人臉識別的安防攝像機圖像質(zhì)量評測方法Formachinevisiontaskvideosurveillancecameraimagequalityassessmentmethods20XX-XX-XX發(fā)布20XX-XX-XX實施中國安全防范產(chǎn)品行業(yè)協(xié)會發(fā)布

用于人臉識別的安防攝像機圖像質(zhì)量評測方法范圍本文件描述了用于人臉識別的安防攝像機圖像質(zhì)量的測試系統(tǒng)、測試條件和測試方法。本文件適用于安防領(lǐng)域中應用于人臉識別攝像機成像能力的評價。規(guī)范性引用文件下列文件對于本文件的應用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GA/T1127-2013安全防范視頻監(jiān)控攝像機通用技術(shù)要求術(shù)語和定義GA/T1127-2013中界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。機器視覺任務machinevisiontasks機器通過成像裝置代替人眼進行感知，使用機器視覺算法代替用戶對特定目標進行分析判斷的過程，包括人臉識別、人體識別、車輛識別等。概述本評測方法針對機器視覺任務中的人臉識別應用，通過搭建測試系統(tǒng)，從拍攝目標、運動狀態(tài)、環(huán)境光照以及任務執(zhí)行結(jié)果評價等方面模擬人臉識別任務執(zhí)行的真實場景和全過程，最終根據(jù)執(zhí)行結(jié)果來評價攝像機的成像能力。其中使用高仿真頭模作為拍攝對象模擬真實人臉、保證外觀、色彩與真人高度相似；針對目標運動，使用旋轉(zhuǎn)支架裝置帶動頭模運動，控制運動速度與真實運動速度一致；針對環(huán)境光照，通過光源組合，模擬人臉識別任務中典型光照環(huán)境；并通過采集到的視頻圖像與參考目標圖像的特征相似度來評價人臉識別任務的執(zhí)行結(jié)果。面向機器視覺任務的測試系統(tǒng)測試系統(tǒng)組成本文件中的測試系統(tǒng)用于模擬機器視覺任務真實應用場景，由人頭模擬裝置、可控光照系統(tǒng)、評分系統(tǒng)、參考相機等部分組成，如圖1所示。圖1測試系統(tǒng)組成系統(tǒng)以旋轉(zhuǎn)裝置為中心，在旋轉(zhuǎn)裝置前方設置補光光源，在旋轉(zhuǎn)裝置后方設置背光源。人頭模具安裝在旋轉(zhuǎn)裝置上，通過旋轉(zhuǎn)裝置帶動人頭模具從上往下運動，模擬人臉識別場景中人臉的運動方向，控制旋轉(zhuǎn)速度與真實場景中人臉運動速度一致。攝像機正對旋轉(zhuǎn)裝置拍攝，拍攝視頻通過數(shù)據(jù)線傳輸?shù)綀D形工作站用于分析。人頭模擬裝置組成人頭模擬裝置用于模擬真實人臉識別應用場景中的人臉運動狀態(tài)，由旋轉(zhuǎn)裝置、位置標定桿、人頭模具組成，外觀如圖2所示。圖2旋轉(zhuǎn)裝置正視示意圖旋轉(zhuǎn)裝置旋轉(zhuǎn)裝置由旋轉(zhuǎn)支架和角度顯示裝置組成。旋轉(zhuǎn)支架用于控制人頭模具進行勻速圓周運動。該支架以兩個對稱旋轉(zhuǎn)臂提供旋轉(zhuǎn)動力，帶動人頭模具運動。旋轉(zhuǎn)臂之間用支撐架連接，支撐架上固定人頭模具。通過機械設計，控制旋轉(zhuǎn)過程中模具保持直立。測試過程中，旋轉(zhuǎn)速度為6秒/圈，與真實人臉識別應用場景中人臉運動速度一致。角度顯示裝置對旋轉(zhuǎn)角度進行實時測量和顯示，用于在不同視頻中選出相同旋轉(zhuǎn)位置的視頻片段。角度顯示位數(shù)為三位，角度測量精度為±1°。人頭模具旋轉(zhuǎn)到最上端時角度顯示為0°，旋轉(zhuǎn)到最前端時角度顯示為90°。圖3旋轉(zhuǎn)裝置側(cè)視示意圖位置標定桿位置標定桿用于對齊待測攝像機的拍攝畫面，放置于旋轉(zhuǎn)裝置的旋轉(zhuǎn)中軸兩側(cè)，兩個桿的間隔為3.8米，如圖2所示。人頭模具人頭模具使用真人1：1比例的仿真頭模，從左到右分別為老年男性，青年男性，青年女性，老年女性四種類別，詳細參數(shù)見附錄A。模型皮膚使用硅膠材料，頭發(fā)使用真人頭發(fā)。如圖2所示，4個人頭模具并排放置在支撐架上，頭模間隔為0.4米?？煽毓庹障到y(tǒng)可控光照系統(tǒng)包含2組補光光源、1組背光源和光源控制軟件組成。兩個補光光源使用可調(diào)色溫和亮度的面光源，色溫應能設置為2800k±100k、6500k±100k和10000k±100k，亮度應能保證人頭模具表面照度在不高于0.5lx至不低于1000lx范圍內(nèi)調(diào)節(jié)。注：色溫選擇依據(jù)XXX標準中規(guī)定的標準光源。背光源表面照度應不低于6400lx，色溫6500k±100k。光源控制軟件可控制補光光源和背光源。評分系統(tǒng)硬件要求評分系統(tǒng)硬件條件應至少為如下所示：應滿足測試所需要的視頻圖像數(shù)據(jù)編碼、存儲、回放等能力；應具備英偉達GPU，可以安裝深度學習框架軟件；應具有滿足測試需要的以太網(wǎng)接口；應至少具有HDMI、DP、DVI-D、VGA等輸出接口。軟件要求評分系統(tǒng)中的軟件應至少包含人臉定位和人臉識別算法兩個模塊。人臉定位模塊用于在視頻模式下檢出人臉目標圖像并進行框選，支持輸出每幀圖像的目標圖像坐標信息。人臉識別算法用于對人臉圖片進行特征分析，輸出人臉特征向量。本文件推薦使用Arcface開源人臉識別算法。參考相機依據(jù)GA/T1127-2013中5.3規(guī)定的方法進行測試，其中分辨力應符合D類要求，色彩還原誤差應符合3級要求，幾何失真應不大于3%，全部項目應在同一配置下進行試驗。測試條件測試環(huán)境試驗應在下列環(huán)境條件下進行：——環(huán)境溫度：15℃~35℃；——相對濕度：15%~75%；——大氣壓強：86kPa~106kPa；面向機器視覺任務的測試光照場景本文件中的測試光照場景，主要模擬機器視覺任務真實應用場景中的光照，包括白天均勻光模擬場景、白天逆光模擬場景、白天側(cè)光模擬場景、夜晚低照模擬場景。白天均勻光模擬場景白天均勻光模擬場景，測試內(nèi)容為不同色溫對圖像質(zhì)量的影響。如圖4所示，在旋轉(zhuǎn)裝置的±45°方向布置補光光源。頭模旋轉(zhuǎn)到正前方時，朝向攝像機的色溫和照度如表1所示，共測試3個光照情況。表1白天均勻光場景光照條件照度/lux色溫/K1000±1006500±2001000±1003200±2001000±10010000±200圖4模擬場景布光示意圖白天逆光模擬場景白天逆光模擬場景，測試內(nèi)容為不同逆光比例對圖像質(zhì)量的影響。光照布置上，分為均勻光和背光兩部分，如圖4所示。背光方面，在旋轉(zhuǎn)裝置正后方布置分區(qū)背光源，背光源表面照度均勻度不小于90%；均勻光方面，在旋轉(zhuǎn)裝置的±45°方向布置補光光源。頭模旋轉(zhuǎn)到正前方時，朝向攝像機的色溫和照度如表2所示，共測試5個光照情況。表2白天逆光場景光照條件背光源表面照度/lux均勻光照度/lux色溫/K400±40200±206500±200800±80200±206500±2001600±160200±206500±2003200±320200±206500±2006400±640200±206500±200白天側(cè)光模擬場景白天側(cè)光模擬場景，測試內(nèi)容為非均勻側(cè)面光照對圖像質(zhì)量的影響。如圖4所示，在旋轉(zhuǎn)裝置的±75°方向布置補光光源，控制兩側(cè)光源照度實現(xiàn)不同側(cè)光情況。頭模旋轉(zhuǎn)到正前方時，以頭模支撐架中心為基準點，面向±90°方向的色溫和照度如表3所示，共測試4個光照情況。表3白天側(cè)光場景光照條件90°方向-90°方向照度/lux色溫/K照度/lux色溫/K1000±1006500±200250±256500±2001000±1006500±200120±126500±2001000±1006500±20060±66500±2001000±1006500±20030±36500±200夜晚低照模擬場景夜晚低照模擬場景，測試內(nèi)容為不同低照度光照對圖像質(zhì)量的影響。如圖4所示，在旋轉(zhuǎn)裝置的±45°方向布置補光光源。頭模旋轉(zhuǎn)到正前方時，朝向攝像機的色溫和照度如表4所示，共測試7個光照情況。表4夜晚低照模擬場景待測光照表照度/lux色溫/K0.5±0.056500±2001±0.16500±2002±0.26500±2005±0.56500±20010±16500±20020±26500±20040±46500±200被測攝像機設定條件如被攝像機不帶鏡頭，則測試用鏡頭組件的光學分辨能力要大于攝像機的分辨能力，光圈應符合被測攝像機要求。被測攝像機設定條件如表5。表5被測攝像機設定條件表項目設定條件幀率25fps/30fps碼率默認設定值電子快門自動1/100秒(夜晚低照類模擬場景)光圈自動對焦設置自動對焦白平衡默認設定值白光補光關(guān)閉紅外補光默認關(guān)閉，夜晚低照類模擬場景下開啟注：1、其他設定條件均按默認參數(shù)設定。2、幀率和碼率參數(shù)僅針對視頻測試部分。測試方法測試流程測試總體流程如圖5所示，使用參考相機在均勻光下拍攝參考照并使用目標檢測算法獲得參考目標圖像；使用待測攝像機在各光照場景下拍攝視頻，使用目標檢測和坐標映射等方式獲得待測目標圖像，或直接由待測攝像機輸出待測目標圖像。最后根據(jù)正文7.5節(jié)中的評價流程，對待測目標圖像進行評分。圖5測試流程圖參考目標圖像獲取參考目標圖像獲取流程如下：使用參考相機對裝好頭模的旋轉(zhuǎn)裝置進行拍攝。調(diào)節(jié)相機姿態(tài)為俯視10°角，移動相機位置使得拍攝畫面左右邊緣與位置標定桿對齊。參考6.2節(jié)的設定，環(huán)境光照調(diào)節(jié)為6500K色溫的白天均勻光。調(diào)節(jié)旋轉(zhuǎn)裝置旋轉(zhuǎn)位置，控制裝置靜止在特定角度后，使用參考相機拍攝參考照。參考照拍攝的旋轉(zhuǎn)裝置旋轉(zhuǎn)角度包括0°、10°、20°、30°、40°、50°、60°、70°、80°、90°。使用正文5.3節(jié)的評分軟件的人臉檢測功能獲得參考目標圖像。待測目標圖像獲取待測目標圖像獲取流程如下：使用待測攝像機對裝好頭模的旋轉(zhuǎn)裝置進行拍攝。按攝像機制造商的技術(shù)文件或說明書調(diào)節(jié)安裝角度，移動攝像機位置使得拍攝畫面左右邊緣與位置標定桿對齊。啟動旋轉(zhuǎn)裝置，等待2秒以保證進入勻速轉(zhuǎn)動狀態(tài)。環(huán)境光照調(diào)節(jié)為6500K色溫的白天均勻光，使用待測攝像機進行拍攝。拍攝視頻時長應大于一個旋轉(zhuǎn)周期。如果待測攝像機具備抓拍圖像的功能，針對每個頭模保存10次抓拍結(jié)果作為待測目標圖像，確保抓拍時旋轉(zhuǎn)裝置的旋轉(zhuǎn)角度在0-90°范圍。針對上述視頻，截選出旋轉(zhuǎn)裝置的旋轉(zhuǎn)角度在0-90°范圍的視頻圖像。使用正文5.3節(jié)的評分軟件的人臉檢測功能對上述視頻進行逐幀檢測，記錄不同旋轉(zhuǎn)角度下的待測目標圖像坐標信息，同時輸出該場景的待測目標圖像序列。依次開啟6.2節(jié)中定義的各場景光照，使用待測攝像機進行拍攝。拍攝視頻時長應大于一個旋轉(zhuǎn)周期。如果待測攝像機具備抓拍圖像的功能，針對每個頭模保存10次抓拍結(jié)果作為待測目標圖像，確保抓拍時旋轉(zhuǎn)裝置的旋轉(zhuǎn)角度在0-90°范圍。針對上述視頻，截選出旋轉(zhuǎn)裝置的旋轉(zhuǎn)角度在0-90°范圍的視頻圖像。根據(jù)第4步得到的不同旋轉(zhuǎn)角度下的待測目標圖像坐標信息，從各光照場景的待測視頻中選出相應場景的待測目標圖像序列。評分單幀圖像質(zhì)量評分方法計算待測目標圖像人臉特征向量與對應參考目標圖像人臉特征向量的特征相似度，作為該幅待分析人臉圖像的圖像質(zhì)量分數(shù)。對應參考目標圖像，是指與待測目標圖像拍攝時旋轉(zhuǎn)裝置角度最接近的參考目標圖像。視頻評分流程視頻圖像質(zhì)量評分流程如下：針對單幀視頻圖像中的四個待測目標圖像，逐一計算圖像質(zhì)量分數(shù)。按公式（1）將單幀視頻圖像畫面中所有待測目標圖像的圖像質(zhì)量分數(shù)取平均，獲取單幀視頻圖像質(zhì)量評分。VF=14i=1i=4Si式中：VF——表示單幀視頻圖像質(zhì)量評分Si——表示單幀視頻圖像中的第i個目標的待測目標圖像與對應參考目標圖像的按公式（2）計算單個場景視頻圖像平均質(zhì)量。VI=1tf=1f=tVFf式中：VI——表示單個場景視頻圖像平均質(zhì)量VFf——表示視頻第f幀視頻圖像的圖像質(zhì)量，上限t表示視頻一共有t按公式（3）計算所有場景視頻圖像總分。QV=122n=1n=22WVn式中：QV——表示所有場景視頻圖像總分VIn——表示第n個場景WVn——表示第n個場景抓拍評分流程抓拍圖像質(zhì)量評分流程如下：針對單個光照場景中的所有抓拍目標圖像，逐一計算圖像質(zhì)量分數(shù)。按公式（4）將單個光照場景所有抓拍目標圖像的圖像質(zhì)量分數(shù)取平均，獲取單個場景抓拍圖像質(zhì)量。PI=14j=1j=10i=1i=4式中：PI——表示單個場景抓拍圖像質(zhì)量Sij——表示單個場景中的第i個目標的第j張抓拍目標圖像按公式（5）計算所有場景抓拍圖像總分。QI=122n=1n=22WIn式中：QI——表示所有場景抓拍圖像總分PIn——表示第n個場景WIn——表示第n個場景

（資料性附錄）頭模規(guī)格仿真人臉頭模采用硅膠、樹脂、石英砂、陶瓷等材質(zhì)制作的無法穿戴的人臉頭模，頭模尺寸與活體人臉一致，頭模面部五官及紋理清晰，膚色與活體人臉相似，眼睛睜開，頭發(fā)、眉毛、睫毛、胡子、嘴唇等清晰可見，表情中性。眼睛的制作材料為有機玻璃。毛發(fā)、胡須、眉毛、睫毛使用真人的毛發(fā)，植入硅橡膠皮膚（一般男仿真人約需植入5萬根頭發(fā)，女仿真人需植入8萬根）。人臉頭模的多角度圖片與色度數(shù)據(jù)色度數(shù)據(jù)采用XXXX標準體系。正面人像臉部3/4人像左側(cè)面人像右側(cè)面人像圖B.1青年男性頭模照片表B.1青年男性面部色度數(shù)據(jù)(D50/2°)額頭左側(cè)臉右側(cè)臉下頜L*:50.07a*13.96b*18.35L*:51.38a*18.49b*18.16L*:51.36a*18.13b*18.71L*:50.40a*16.77b*17.46正面人像臉部3/4人像左側(cè)面人像右側(cè)面人像圖B.2老年男性頭模照片表B.2老年男性面部色度數(shù)據(jù)(D50/2°)額頭左側(cè)臉右側(cè)臉下頜L*:48.53a*12.82b*19.12L*:52.65a*14.09b*20.60L*:53.33a*13.40b*20.98L*:53.98a*10.89b*19.88正面人像臉部3/4人像左側(cè)面人像右側(cè)面人像圖B.3青年女性頭模照片表B.3青年女性面部色度數(shù)據(jù)(D50/2°)額頭左側(cè)臉右側(cè)臉下頜L*:59.86a*11.89b*22.47L*:62.11a*13.25b*16.69L*:61.06a*13.20b*19.67L*:63.89a*10.73b*22.26正面人像臉部3/4人像左側(cè)面人像右側(cè)面人像圖B.4老年女性頭模照片表B.4老年女性面部色度數(shù)據(jù)(D50/2°)額頭左側(cè)臉右側(cè)臉下頜L*:58.25a*14.72b*19.64L*:61.31a*12.65b*18.22L*:59.69a*14.77b*18.45L*:60.69a*14.28b*19.75

（資料性附錄）人臉識別算法概述本方法中所述人臉識別算法，是指使用算法對人臉圖像進行分析處理，將人臉細節(jié)以特定形式進行數(shù)字轉(zhuǎn)換，最終輸出人臉特征用于區(qū)分不同人臉的方法。算法輸入為人臉圖像，輸出為人臉特征向量。人臉特征相似度計算方式如公式（6）所示：S=Er?E式中：S——人臉特征相似度Er——待測圖像Et——參考圖像Arcface開源人臉識別算法Arcface算法是基于帝國理工大學的鄧健康等人在2019年CVPR會議上發(fā)布的“ArcFace:AdditiveAngularMarginLossforDeepFaceRecognition”這篇文章來實現(xiàn)的。算法輸入為112×112像素的人臉圖像，輸出為512維的人臉特征向量。該算法主要特點是在模型訓練過程采用了特殊的Arcface損失函數(shù)，相對于傳統(tǒng)的softmax損失函數(shù)能更好地拉大類間人臉的差距，縮小類內(nèi)人臉的距離，從而提升人臉識別的性能。從多個人臉數(shù)據(jù)庫實測數(shù)據(jù)[5]來看，該人臉識別算法綜合排名靠前，屬于當前最優(yōu)人臉識別算法之一。該算法基于英國帝國理工大學開源的Insightface人臉分析項目工程實現(xiàn)，該工程的代碼根據(jù)MIT許可協(xié)議開源發(fā)布，學術(shù)和商業(yè)用途均不受限制。開源地址為：/deepinsight/insightface。Sphereface開源人臉識別算法Sphereface算法是基于2017年CVPR會議上的“SphereFace:DeepHypersphereEmbeddingforFaceRecognition”這篇文章來實現(xiàn)的。算法輸入為112×96像素的人臉圖像，輸出為512維的人臉特征向量。該算法主要特點是針對傳統(tǒng)的softmax損失函數(shù)與歐幾里得距離結(jié)合時的缺點，提出用角度間隔代替歐幾里得距離，擴大類間距離同時縮小類內(nèi)距離，提升算法效果。從多個人臉數(shù)據(jù)庫實測數(shù)據(jù)[5]來看，該人臉識別算法表現(xiàn)較為優(yōu)秀。該算法根據(jù)MIT許可協(xié)議開源發(fā)布，學術(shù)和商業(yè)用途均不受限制。開源地址為：/wy1iu/sphereface。商業(yè)人臉識別算法除開源算法以外，人臉識別算法可選用商業(yè)公司的人臉識別算法，如依圖、商湯、華為、?？低暋⒋笕A等廠商的人臉識別算法。

（規(guī)范性附錄）檢驗結(jié)果輸出及