Способ оценки качества изображения, способ формирования документа, компьютерный программный продукт, пользовательский интерфейс, файл данных и электронное устройство

Способ оценки качества изображения, способ формирования документа, компьютерный программный продукт, пользовательский интерфейс, файл данных и электронное устройство

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Изобретение относится к способу оценки качества изображения, способу формирования документа, в частности ценного или секретного документа, в частности идентификационного документа, компьютерному программному продукту, пользовательскому интерфейсу, файлу данных, а также к электронному устройству, такому как, например, вычислительная система, система цифровой камеры или т.п.

Выпуск идентификационного документа, такого как, например, персональная идентификационная карта или паспорт, как правило, выполняется на данном уровне техники таким образом, что обращающийся гражданин уже имеет свою фотографию и затем обращается с этой фотографией для выпуска требуемого идентификационного документа в учреждение, ответственное за выдачу паспортов и идентификационных карт. Заявление затем обрабатывается ответственным лицом в учреждении по выдаче паспортов и идентификационных карт, ответственное лицо проверяет качество изображения.

Проверка качества делается на основе так называемой таблицы образцов фотографий, такой как выпущенная, например, Bundesdruckerei (http://www.bunclesdruckerei.de/ de/support/clownload/Fotomustertafel200572dpi.pdf) и Международной организацией гражданской авиации (ICAO) (http://www.icao.int/mrtd/download/documents/Annex%20A%20-%20Photoaraph%20Guidelines.pdf).

Эта оценка качества изображения ответственным лицом выполняется без дополнительных технических средств и, следовательно, в значительной степени характеризуется субъективным суждением ответственного лица о качестве. Если, по мнению ответственного лица, качество изображения является достаточным, запускается соответствующий заказ идентификационного документа, например, в Bundesdruckerei, который затем изготавливает идентификационный документ и доставляет его в учреждение по выдаче паспортов и идентификационных карт. Идентификационный документ затем вручается ответственным лицом обращающемуся гражданину. Конкретным неудобством здесь является то, что проверка изображения не включает в себя объективную проверку изображения на биометрические характеристики, т.е. возможности изображения для использования биометрических процессов.

Из EP 1 208 539 B1 известны способ и прибор для биометрической аутентификации человека. Для этого определяется параметр на основе индивидуальных характеристик людей, которые влияют на получение биометрических данных, в частности отпечатков пальцев, посредством датчиков. Этот параметр используется для последующей биометрической проверки. Подобные способы также стали известными через Технический отчет Мичиганского государственного университета MSU-CPS-99-14, "Fingerprint Matching: Data Acquisition and Performance Evaluation", March 1999 - (http://www.cse.msu.edu/cgi-user/web/tech/document?NUM=99-14), а также из DE 196 10 066 C1 и WO 95/26013.

Способы проверки изображений, полученных от людей, также хорошо известны из EP 1 413 972 A1 и US 2005/0058369 A1.

В противоположность, это изобретение основано на задаче создания усовершенствованного способа оценки качества изображения. Дополнительно, изобретение основано на задаче создания соответствующего способа формирования документа, в частности ценного или секретного документа, такого как, например, идентификационный документ, и создания компьютерного программного продукта, пользовательского интерфейса, файла данных и электронного устройства.

Задачи, которые лежат в основе изобретения, каждая, решаются признаками независимых пунктов формулы изобретения. Предпочтительные варианты осуществления изобретения определены в зависимых пунктах формулы изобретения.

Согласно изобретению способ оценки качества изображения создается с помощью следующих этапов: доступ к файлу данных оценки, который содержит схему оценки, оценка результатов анализа изображения с использованием схемы оценки и вывод оценки.

Способ, согласно изобретению, может, как правило, использоваться для оценки качества любого типа изображений, в частности изображений, которые, как предполагается, будут использоваться в биометрических процессах. Способ, согласно изобретению, может использоваться, например, для оценки качества фотографий человека, например фотография лица. Способ, согласно изобретению, может также использоваться для других типов изображений, например для оценки качества изображений отпечатков пальцев, изображений радужной оболочки или т.п.

Основой оценки качества изображения является файл данных оценки, который содержит схему оценки. Схема оценки может быть установлена на основе определенных критериев, что изображение должно и/или будет удовлетворять определенной цели.

В предпочтительном варианте каталог предопределенных критериев формулируется в качестве схемы оценки. Например, каждый критерий из каталога критериев определяется как характеристика изображения, которая должна быть проверена с помощью пороговой величины, приписанной характеристике. Для изображений лица, например, в качестве критерия для использования в паспортах может быть определен критерий, что расстояние между глазами в изображении лица должно быть, по меньшей мере, 90 пикселей. Для перевода в схему оценки характеристика "расстояние между глазами" определяется в ней с помощью присвоенной пороговой величины "90 пикселей".

В качестве функции назначенной цели использования изображения для этого могут быть определены разные схемы оценок, которые реализуют более или менее сложные каталоги критериев.

Для оценки качества изображения доступны такие характеристики изображения, которые определены в схеме оценки как проверяемые. Эти характеристики могут либо уже быть известны, введены вручную, либо, если необходимо, определены полностью или частично посредством анализа изображения как части способа согласно изобретению. В одном варианте осуществления способа согласно изобретению, например, сначала релевантные характеристики изображения, которые должны быть определены, обнаруживаются согласно схеме оценки, а затем соответствующие значения измерений определяются для этих характеристик. В качестве примера значение измерения в 70 пикселей может быть определено для характеристики "расстояние между глазами".

Определенные значения измерений сравниваются с соответствующими пороговыми величинами схемы оценки. Качество изображения определяется на этой основе.

В варианте осуществления способа согласно изобретению все характеристики схемы оценки являются обязательными критериями, означающими, что качество изображения определяется как достаточное только тогда, когда соответствующие пороговые величины, относящиеся ко всем характеристикам схемы оценки, удовлетворены.

Согласно дополнительному варианту осуществления изобретения схема оценки также содержит необязательные критерии следом за обязательными критериями. Это является особенно полезным, если каталог критериев, реализованный в схеме оценки, содержит критерии различной важности. Существенные критерии, которые, например, абсолютно необходимы для биометрических характеристик изображения, будут затем сформулированы в качестве обязательных критериев, а другие критерии каталога критериев - как необязательные критерии. Это в таком случае делает возможным определение степени схожести изображения с требованиями каталога критериев вместо использования только бинарного решения пригодно/не пригодно. В этом способе имеется возможность получать дифференцированную формулировку по качеству о том, что изображение просто удовлетворяет или даже превосходит обязательные критерии.

Согласно варианту осуществления изобретения удовлетворение различных критериев, в частности обязательных и необязательных критериев, может быть взвешено в схеме оценки. С этой целью разные выраженные в баллах показатели могут быть приписаны соответствующим характеристикам. Например, выраженный в баллах показатель в 100 баллов может быть приписан характеристике A тестового критерия A, в то время как выраженный в баллах показатель в 200 баллов может быть присвоен другой характеристике B для проверки тестового критерия B. Если изображение, которое должно быть оценено, удовлетворяет определенной характеристике, баллы, присвоенные этой характеристике, будут присваиваться и добавляться таким образом, что изображение получает итоговый выраженный в баллах показатель, который содержит объективную формулировку качества.

Согласно варианту осуществления изобретения ранее известные значения измерений релевантных характеристик изображения передаются функции анализа изображения, которая использует значения измерений, предоставленные извне, для оценки качества изображения. В этом случае определение значений измерений может быть опущено полностью или частично. Например, позиции глаз могут быть введены "вручную" пользователем, например посредством щелчка с помощью компьютерной мыши на позиции глаза изображения, показанного на экране. Значения измерений для позиций глаз, введенных таким способом, затем будут использоваться для проверки соответствующей характеристики, которая означает, например, характеристику "расстояние между глазами". В соответствии с вариантом осуществления ручной ввод может требоваться либо в целом, либо только в случае исправления, если, например, соответствующая программа анализа изображения представила явно неправильный результат. Такая программа анализа изображения, например, для определения позиций глаз, может быть частью компьютерной программы согласно изобретению или предусмотрена как внешний компонент.

Посредством файла данных, содержащего схему оценки, создается критерий объективной оценки, который делает оценку качества изображения независимой от субъективного определения, например, ответственным лицом в учреждении по выдаче паспортов и идентификационных документов. Такой критерий объективной оценки особенно полезен для проверки биометрических характеристик изображения.

Согласно варианту осуществления изобретения файл данных оценки является файлом данных языка разметки, такого как расширенный язык разметки (XML). В таком случае файл данных оценки содержит одну или более структурированных схем оценки для соответствующих характеристик изображения.

Использование языка разметки для файла данных оценки особенно полезно по причине того, что такой язык разметки позволяет интуитивную "один-к-одному" передачу каталога предварительно определенных критериев в схему оценки, которую легко читать и редактировать.

Согласно варианту осуществления изобретения файл данных оценки может выбираться. Например, файл данных оценки может выбираться из нескольких файлов данных оценки.

Согласно варианту осуществления изобретения разные файлы данных оценки приписываются разным типам людей. Возможными типами людей, например, являются взрослые, дети и люди с или без головного убора. Следует обратить внимание на тот факт, что, как правило, ношение головного убора для изображения, которое предназначено для идентификационного документа, не позволяется, хотя это может быть позволено в исключительных случаях для людей мусульманской веры.

Согласно варианту осуществления изобретения разные файлы данных оценки приписываются разным целям использования изображения. Например, могут существовать разные файлы данных оценки для электронного паспорта и водительских прав, поскольку соответствующие требования качества и спецификации изображения тоже могут быть разными.

Согласно варианту осуществления изобретения результаты анализа изображения выводятся в качестве файла данных анализа изображения. В предпочтительном варианте этот файл данных анализа изображения является также файлом данных языка разметки, таким как, например, файл XML-данных. Это предоставляет возможность хранения результатов анализа изображения структурированным образом.

Согласно варианту осуществления изобретения файл данных оценки содержит информацию о пути к результатам анализа отдельного изображения файла данных анализа изображения. Схемы оценки, которые служат для оценки результатов анализа соответствующего изображения, присвоены соответствующим указаниям пути. Кроме того, в предпочтительном варианте информация о пути в файле данных оценки предусмотрена на языке разметки.

Согласно варианту осуществления изобретения анализ изображения содержит одну или более следующих характеристик изображения:

- Тип данных

- Размер данных

- Цветовой диапазон

- Глубина цвета

- Ширина изображения

- Высота изображения

- Соотношение сторон изображения

- Число объектов, показанных в изображении, таких как, например, число лиц или число отпечатков пальцев

- Число глаз

- Расстояние между глазами

- Относительное горизонтальное положение головы

- Относительное вертикальное положение головы

- Отношение ширины головы к ширине изображения

- Отношение высоты головы к высоте изображения

- Поза головы

- Яркость

- Контраст

- Динамика

- Резкость

- Шум

- Артефакты

Согласно варианту осуществления изобретения схема оценки содержит один или более обязательных и один или более необязательных критериев, с изображением, оцениваемым как непригодное при невыполнении хотя бы одного обязательного критерия.

Например, схема оценки содержит баллы оценки, приписанные индивидуальным обязательным и необязательным характеристикам изображения. Если один обязательный или один необязательный критерий удовлетворяется, соответствующие баллы оценки суммируются. Сумма баллов оценки сравнивается с пороговой величиной. Для этого является особенно полезной возможность взвешивания различных критериев по разным выраженным в баллах показателям, приписанным в каждом случае характеристикам, которые должны быть протестированы. Кроме того, это предоставляет возможность гибкой адаптации и дополнительного развития схемы оценки, чтобы ввести, например, опыт относительно практического использования схемы оценки в смысле точной настройки.

Чтобы гарантировать, что только те изображения, которые удовлетворяют всем обязательным критериям, оцениваются как пригодные, баллы оценки не выдаются для удовлетворения необязательных критериев, даже если только один из обязательных критериев не удовлетворен. Это гарантирует, что неудовлетворенные обязательные критерии не могут быть компенсированы удовлетворением необязательных критериев.

Согласно варианту осуществления изобретения область изображения, такая как, например, лицо или глаза, показанные в изображении, могут быть обнаружены автоматически. Это может быть сделано с помощью широко известного в уровне техники программного обеспечения анализа изображения. Обнаруженная область изображения помечается меткой на экране изображения. Это предоставляет возможность ответственному лицу выполнять контроль правдоподобия для правильного распознавания, например, позиции лица и глаз.

Альтернативно и дополнительно, такие метки могут также быть установлены вручную, например щелчком мыши с помощью компьютерной мыши. Например, ответственное лицо может исправить таким образом явно несоответствующий результат автоматического распознавания области изображения.

Согласно варианту осуществления изобретения первый и второй сигналы формируются для вывода оценки изображения, в котором первый сигнал служит в качестве указания пригодности, а второй сигнал - для указания непригодности изображения. Первый и второй сигналы могут, например, быть визуальным и/или звуковыми сигналами. Первый сигнал, например, формируется в момент, когда общий показатель, выраженный в баллах, который достигается оцененным изображением, достиг предварительно определенного минимального значения. Это минимальное значение может также быть частью схемы оценки.

Альтернативно или дополнительно, качество изображения может быть выведено, например, относительно диапазона оценки как процент или выраженный в баллах показатель. В этом случае позиция пороговой величины в предпочтительном варианте выводится вместе с этим выраженным в баллах показателем. Согласно варианту осуществления изобретения неудовлетворенные обязательные критерии выводятся в окне экрана. Это предоставляет возможность соответствующего исправления параметров записи изображения.

Способ согласно изобретению может использоваться, в дополнение к его использованию в учреждениях по выдаче паспортов и идентификационных документов, в других отличных целях. Он может использоваться, например, для систем камер, чтобы оценивать качество изображения, записанного камерой. Это особенно полезно для фотографов, которые предлагают фотографические изображения для паспорта, или для автоматов получения фотографий для паспорта.

Кроме того, способ согласно изобретению может полезно использоваться для создания баз данных изображений, в частности баз данных изображений лиц, в которых только те изображения сохраняются в базе данных, которые имеют минимальное качество, определенное файлом данных оценки согласно изобретению.

В дополнительном аспекте изобретение относится к компьютерному программному продукту с исполняемыми инструкциями для выполнения способа согласно изобретению, в частности для формирования документа с изображением. Компьютерный программный продукт может выполняться, например, обычным персональным компьютером, таким как используемый в учреждениях по выдаче паспортов и идентификационных документов. Кроме того, компьютерный программный продукт может также быть сформирован для выполнения в другом электронном устройстве; в частности в последнем случае компьютерный программный продукт может быть так называемым микропрограммным обеспечением.

В дополнительном аспекте изобретение относится к способу формирования документа с изображением, в частности, ценного или секретного документа, такого как, например, идентификационный документ. Документ имеет электронное запоминающее устройство для хранения данных изображения, при этом данные изображения записываются в электронное запоминающее устройство, только если они были классифицированы как качественно достаточные посредством использования способа согласно изобретению.

В дополнительном аспекте изобретение относится к пользовательскому интерфейсу для электронного устройства для оценки качества изображения. Посредством пользовательского интерфейса может быть выбран один из доступных файлов данных оценки, например, в качестве функции от типа людей.

В дополнительном аспекте изобретение относится к электронному устройству, такому как, например, компьютерная система, система камеры, автомат для печати изображений для паспорта или база данных изображений, в частности база данных изображений лиц. Электронное устройство включает в себя средство для вывода данных изображения. Данные изображения могут быть предоставлены внешним устройством, таким как, например, сканер, или считаны с устройства хранения, такого как, например, мультимедийная карта.

Альтернативно или дополнительно, данные изображения могут быть сформированы самим электронным устройством, например цифровой камерой, интегрированной в электронное устройство, сканером, в частности, для записи отпечатков пальцев, или другим датчиком, таким как, например, полупроводниковый датчик снятия отпечатков пальцев. Электронное устройство сформировано для выполнения способа согласно изобретению для оценки качества введенного изображения, например записанного изображения.

Использование файла данных оценки для задания схемы оценки для оценки качества изображения особенно полезно в том, что оно предоставляет высокую степень гибкости. Например, в случае изменения в критериях оценки только файл данных оценки должен быть обновлен без необходимости менять компьютерную программу, пользовательский интерфейс или электронное устройство. Кроме того, та же самая процедура может использоваться таким образом для разных целей, которые, каждая, требуют различных схем оценки. На основе передачи "один-к-одному" каталога критериев в схему оценки файла данных оценки она может быть адаптирована без больших усилий к измененному каталогу критериев. В частности, если файл данных оценки существует на языке разметки, он может быть изменен посредством открытия и редактирования файла данных оценки для того, чтобы адаптировать его к изменениям каталога критериев и/или изменить, например, выраженные в баллах показатели, приписанные обязательным и/или необязательным критериям.

В дополнительном аспекте изобретение относится к файлу данных оценки, который содержит схему оценки. Схема оценки определяет характеристики изображения и критерии, каждый из которых приписан характеристикам изображения, таким как, например, пороговые величины. В предпочтительном варианте выраженные в баллах показатели приписываются характеристикам, которые назначаются и добавляются при удовлетворении соответствующего критерия, например согласованность с пороговой величиной.

В последующем варианты осуществления изобретения описываются более подробно посредством ссылки на чертежи. Показаны:

Фиг. 1 - блок-схема варианта осуществления электронного устройства согласно изобретению,

Фиг. 2 - блок-схема варианта осуществления способа согласно изобретению,

Фиг. 3 - вариант осуществления пользовательского интерфейса согласно изобретению,

Фиг. 4 - пользовательский интерфейс на фиг. 3 с указанием отдельных выраженных в баллах показателей, достигнутых при оценке,

Фиг. 5 - блок-схема документа с памятью данных изображения.

Фиг. 1 показывает электронное устройство 100. Электронное устройство 100 может быть компьютером, в частности персональным компьютером (PC), системой базы данных, в частности системой базы данных лиц, системой камеры или автоматом печати изображений для паспорта или т.п.

Электронное устройство 100 может быть соединено с источником 102 данных изображений или включает его в себя. Источник 102 данных изображений может быть сканером, цифровой камерой или устройством хранения, на котором хранится файл 104 данных изображения.

Если источник 102 данных изображения, например, является сканером, фотография для паспорта сканируется, чтобы сформировать файл 104 данных изображения и ввести его в электронное устройство 100.

Электронный файл 100 данных имеет, по меньшей мере, один процессор 106 и блок 108 хранения данных.

Процессор 106 служит для выполнения программы 110 анализа, которая сформирована для выполнения анализа изображения лица. Для этой цели программа 110 анализа содержит разные программные компоненты, такие как программный компонент 112 для определения типа данных файла 104 данных изображения, программный компонент 114 для определения цветового пространства, программный компонент 116 для определения глубины цвета, программный компонент 118 для определения соотношения сторон изображения (так называемое форматное соотношение), программный компонент 120 для определения ширины изображения, программный компонент 122 для определения высоты изображения, программный компонент 124, который сформирован как определитель лица, программный компонент 126, который сформирован как определитель глаз, и/или другие программные компоненты для анализа файла 104 данных изображения относительно других или дополнительных характеристик изображения.

Программа 110 анализа сформирована таким образом, что результаты анализа, которые получены с помощью программных компонентов 112-126, выводятся в структурированной форме. Например, вывод сделан в форме файла 128 данных анализа изображения. Файл данных анализа изображения в предпочтительном варианте является файлом данных на языке разметки, таком как, например, XML. Файл 128 данных анализа изображения содержит характеристику изображения, соответствующую каждой предварительно определенной категории оценки, которая была определена посредством одного или более программных компонентов 112-126.

Процессор 106 дополнительно служит для выполнения программы 130 оценки. Программа 130 оценки служит для оценки результатов анализа изображения, когда они сохраняются в файле 128 данных анализа изображения, на основе схемы оценки. Сама схема оценки не является частью программы 130 оценки, но определена в отдельном файле данных оценки, к которому обращается программа 130 оценки.

В варианте осуществления, обсуждаемом в данном документе, файл 132 данных оценки и файл 134 данных альтернативной оценки сохраняются в блоке 108 хранения данных. Файлы 132 и 134 данных оценки, каждый, содержат структурированную схему оценки. Файлы 132 и 134 данных оценки в предпочтительном варианте сформированы как файлы XML-данных. Файлы данных оценки, каждый, содержат схему оценки, которая реализует, по существу, "один-к-одному", каталоги предварительно определенных критериев.

В качестве примера файл 132 данных оценки содержит предварительно определенный критерий для каждой категории оценки, при удовлетворении которого назначается предварительно определенный выраженный в баллах показатель. Информация о пути дополнительно назначается категорией оценки, которая предоставляет возможность обращаться к соответствующей характеристике изображения в файле 128 данных анализа изображения, которая принадлежит категории оценки и которая должна быть проверена относительно предварительно определенного критерия.

В качестве примера файл 132 данных оценки содержит категорию оценки "тип файла данных" с присвоенным критерием "JPEG" или "JPEG2000", так же как и выраженный в баллах показатель в 100 баллов. Путь A в файле 128 данных анализа изображения приписывается категории оценки "тип файла данных". Этот путь отображен указателем 136 на фиг. 1. Информация о пути, следовательно, указывает не адрес хранения файла 128 данных анализа изображения или интересующих здесь характеристик изображения, а логический путь в файле 128 данных анализа изображения к интересующим характеристикам изображения, т.е. в этом случае типу файла данных.

Для оценки результатов анализа изображения в категории оценки "тип файла данных" соответствующий результат анализа изображения, в данном случае "TIFF", сообщается в файле 128 данных анализа изображения с помощью информации A о пути и сравнивается с критерием этой категории оценки, т.е. "JPEG" или "JPEG 2000". Так как тип данных "TIFF" не соответствует любому из двух типов данных, т.е. ни типу "JPEG", ни "JPEG2000", этот критерий не удовлетворяется и баллы не назначаются.

Ввод в файл 132 данных оценки в категорию оценки "цветовое пространство" структурирован соответствующим образом. В качестве критерия для оценки цветового пространства определены одно или более цветовых пространств, таких как, например, 24-битный RGB. Приписанный выраженный в баллах показатель здесь равен 200. Кроме того, ввод в категории оценки "цветовое пространство" содержит информацию B о пути. Посредством пути B ввод в файл 128 данных анализа изображения определяется относительно результата анализа изображения в этой категории оценки, как указано указателем 138 на фиг. 1.

Файл 132 данных оценки может содержать дополнительные категории оценки, такие как, например, глубина цвета, коэффициент пропорциональности, ширина изображения, высота изображения, расстояние между глазами и/или дополнительные категории оценки.

В варианте осуществления, обсуждаемом в данном документе, критерии, приписанные категориям оценки в файле 132 данных оценки, адаптированы для фронтального изображения лица взрослого.

В альтернативном файле 134 данных оценки эти критерии адаптированы для фронтального изображения лица ребенка. Если, следовательно, файл 104 данных изображения также имеет отношение к изображению лица взрослого, файл 132 данных оценки доступен для оценки файла 104 данных изображения посредством программы 130 оценки; если файл 104 данных изображения, однако, имеет отношение к изображению лица ребенка, взамен будет доступен файл 134 данных оценки.

Дополнительные файлы данных оценок могут быть сохранены в запоминающем устройстве 108; при этом они могут быть приписаны, например, конкретным типам людей или ситуациям записи изображения.

В качестве примера может существовать дополнительный файл данных оценки, который адаптирован под людей с головными уборами и т.д.

Процессор 106 дополнительно служит для выполнения программных инструкций пользовательского интерфейса 140, например графического пользовательского интерфейса. Через пользовательский интерфейс 140 выполняется вывод результата оценки.

В соответствии с вариантом осуществления файл данных оценки, который должен использоваться для оценки через программу 130 оценки, может быть выбран пользователем через пользовательский интерфейс 140. В другом варианте осуществления выбор может также быть сделан автоматически, если программа 110 анализа сформирована таким образом, что она способна автоматически обнаруживать тип человека из файла 104 данных изображения.

В этом случае тип человека, например "взрослый" или "ребенок", может также быть записан в файле 128 данных анализа изображения как результат анализа изображения. Программа 130 оценки затем обращается к элементу в файле 128 данных анализа изображения через соответствующий предварительно определенный путь, чтобы считать тип человека и затем выбрать соответствующий файл данных оценки, который должен использоваться для последующей оценки файла 128 данных анализа изображения.

Пользовательский интерфейс 140 сформирован для формирования выходных сигналов, которые указывают результат оценки. В качестве примера пользовательский интерфейс может быть сформирован как светофор, что означает, что он показывает один красный и один зеленый контрольный свет. Если результат оценки файла 104 данных изображения показывает достаточное качество и, например, пригоден для биометрии, включается зеленый контрольный свет; в противоположном случае включается красный контрольный свет.

Пользовательский интерфейс 140 может также формировать выходные сигналы, которые указывают позицию определенного качества на диапазоне оценки в других вариантах осуществления. В качестве примера вывод о качестве может быть выведен как выраженный в баллах показатель, процент или позиция указателя.

Альтернативно или дополнительно, результат оценки может также быть выведен звуковым или другим сигналом.

В варианте осуществления программа 130 оценки сформирована таким образом, что итоговый выраженный в баллах показатель, который был достигнут во время оценки файла 128 данных анализа изображения, сравнивается с предварительно определенной пороговой величиной. Если это значение ниже, чем значение пороговой величины, это означает, что файл 104 данных изображения не имеет достаточного качества, таким образом, соответствующий выходной сигнал формируется пользовательским интерфейсом 140. Позиция пороговой величины может быть запрограммирована в программе 130 оценки. Альтернативно, позиция пороговой величины может также быть определена в файлах 132 и 134 данных оценки.

Фиг. 2 показывает соответствующую блок-схему. На этапе 200 изображение вводится в электронное устройство. Это может быть выполнено посредством фотографической регистрации изображения с помощью цифровой камеры, посредством сканирования бумажной копии или посредством считывания файла данных изображения в устройстве хранения. На этапе 202 анализ файла данных изображения выполняется электронным устройством. При выполнении анализа определяются различные характеристики изображения, которые выводятся на этапе 204 в структурированной форме как файл данных анализа изображения. С этой целью характеристики изображения, которые должны быть оценены, могут быть жестко заданы, например, посредством соответствующего программирования программы 110 анализа.

На этапе 206 программа 100 оценки запускается после того, как программа анализа сформировала и вывела файл данных анализа изображения. Программа оценки затем обращается к файлу данных оценки, сохраненному в памяти электронного устройства, и файлу данных анализа изображения, чтобы соответственно оценить результаты анализа изображения (этап 208). На этапе 210 результат оценки качества выводится через пользовательский интерфейс электронного устройства.

Если несколько файлов данных оценки существуют в памяти электронного устройства, выбор одного из файлов данных оценки, который должен использоваться для выполнения оценки, должен быть сделан перед выполнением оценки. Это может быть сделано вручную пользователем через пользовательский интерфейс или посредством программного управления, например посредством автоматического выбора файла данных оценки в качестве функции от типа людей, распознанного программой анализа, или в качестве функции цели использования для изображения.

Категории оценки файлов данных оценки могут быть идентичны, так что файл данных анализа изображения всегда имеет одинаковую структуру и всегда содержит одинаковые характеристики изображения независимо от файла данных оценки. В другом варианте осуществления категории оценки файлов данных оценки также могут быть разными. В этом случае программа анализа может обращаться к выбранному файлу данных оценки для того, чтобы считать категории оценки, которые перечислены в этом выбранном файле данных оценки. Анализ изображения может затем быть ограничен этими категориями оценки, так как дополнительные характеристики изображения не войдут в оценки согласно выбранному файлу данных оценки.

Приложение 1 показывает фрагмент из варианта осуществления файла данных оценки, который сформирован как файл XML-данных. Имя файла данных файла данных оценки - "XMLEvalutionScheme-External".

Файл данных оценки служит для качественной оценки фронтальных изображений лиц для формирования электронного идентификационного документа, такого как, например, паспорт, ID-карта, водительские права, визы и т.п.

Файл данных оценки содержит разные категории оценки, которые, каждая, отмечены тэгом <measurement name ="…". После информации о категории оценки следует информация о пути "path" для доступа к соответствующему результату анализа изображения в файле данных анализа изображения (см. Путь A и B на фиг. 1).

Затем следует определение критерия в этой категории оценки, т.е. перечисление различных характеристик изображения, которые должны быть рассмотрены.

Далее следует указание "обязательный" или "необязательный", чтобы определить, является ли этот критерий обязательным или необязательным. В заключение, формулируется конкретное условие, которое должно быть удовлетворено, таким образом, может быть назначен некоторый выраженный в баллах показатель.

Отрывок файла данных оценки Приложения 1 показывает тип файла данных категорий оценки ("Check File Type") с рассматриваемыми файлами данных, которым присвоены номера от 1 до 7. Здесь существует критерий верификации, что это должен быть тип файла данных формата либо JPEG (1), либо JPEG2000 (2), чтобы иметь возможность назначить 100 баллов. Посредством указания "Обязательный" дополнительно вносится ясность, что это не необязательный критерий. Посредством указания </measurement> ввод в категорию оценки "Тип данных" завершается.

Потом следуют категории оценки размер данных ("Check File Size"), сжатие изображения ("Check Image Compression"), цветовое пространство ("Check Image Color Space") и дополнительные вводы, не показанные в Приложении 1, например, для категорий оценки глубины цвета, ширины изображения, высоты изображения, форматного соотношения изображения, числа лиц, показанных в изображении, числа глаз, расстояния между глазами, относительной горизонтальной позиции головы, относительной вертикальной позиции головы, соотношения ширины головы к ширине изображения, соотношения высоты головы к высоте изображения и/или дополнительные категории оценки.

Приложение 2 показывает фрагмент другого варианта осуществления файла данных оценки Приложения 1. В отличие от варианта осуществления Приложения 1 категория оценки "Тип данных" содержит обязательный и необязательный критерий. Когда определен необязательный критерий, тип данных должен быть JPEG, JPEG2000, BMP, TIFF, GIF или PNG. В этом случае назначается выраженный в баллах показатель в 100 баллов. Когда определен