本发明公开了一种人脸检测质量评分方法及系统,构造人脸检测网络并进行预训练,使得模型可以准确定位出人脸的位置;同时提出了一种可以在训练过程中对奖惩进行自动调节的奖励函数,并与人脸检测网络组成环境生成器;使用浅层卷积神经网络构成智能体对人脸质量进行评分。训练智能体时采用了经验回放策略和目标Q网络算法,可以有效的提升训练速度和模型的性能。本发明利用不同质量的人脸之间的差异性较大这一特性,并结合深度强化学习思想与自调节奖惩机制实现对人脸的质量评分,能够高效的从视频数据中选出质量较好的人脸,提升人脸识别系统的性能。
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