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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利图像质量验证方法、装置、计算机设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116912176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310762277.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像质量验证方法、装置、计算机设备及存储介质是由苏昊;赵鑫设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像质量验证方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及医疗健康技术领域，揭示了一种图像质量验证方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待识别图像，待识别图像中包括待识别对象；将待识别图像输入预训练的姿势坐标识别模型进行待识别对象的姿势的关键点坐标识别，得到每个关键点的坐标信息；分别采用每个坐标信息，对预设的关键点坐标匹配模板中的与坐标信息对应的点模板进行关键点匹配，得到每个坐标信息对应的匹配信息，其中，基于梯度下降算法，对多个训练样本进行拟合得到关键点坐标匹配模板，训练样本中包括姿势与待识别对象对应的姿势相同的样本图像；基于各匹配信息，对待识别图像进行拍摄质量验证，得到质量验证结果，以提高待识别图像的拍摄质量。

本发明授权图像质量验证方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像质量验证方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别图像，所述待识别图像中包括待识别对象； 将所述待识别图像输入预训练的姿势坐标识别模型进行所述待识别对象的姿势的关键点坐标识别，得到每个关键点的坐标信息； 分别采用每个所述坐标信息，对预设的关键点坐标匹配模板中的与所述坐标信息对应的点模板进行关键点匹配，得到每个所述坐标信息对应的匹配信息； 其中，基于梯度下降算法，对多个训练样本进行拟合得到所述关键点坐标匹配模板，所述训练样本中包括姿势与所述待识别对象对应的姿势相同的样本图像，基于所述姿势坐标识别模型，对每个所述训练样本进行姿势的关键点坐标识别，得到每个所述训练样本的每个关键点的坐标样本信息； 基于所述梯度下降算法，对各所述训练样本各自对应的各所述坐标样本信息，按所述关键点进行划分，得到每个关键点对应的坐标样本信息集合； 分别对每个所述坐标样本信息集合进行拟合，得到每个关键点对应的拟合点坐标； 根据各所述拟合点坐标，生成所述关键点坐标匹配模板，其中，每个所述拟合点坐标对应一个所述点模板； 基于各所述匹配信息，对所述待识别图像进行拍摄质量验证，得到质量验证结果。

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