在诸如银行、移动营业厅等实际应用场景下,借助人脸识别系统,可以快速完成对客户的实名认证,并自动办理相关业务。然而,客户在实名认证的过程中,需上传自己的人像照片或实时拍摄人像照片,然后与身份证照片进行核对。此时,若客户提供的人像照片的质量很差,会严重影响人脸识别算法的性能,从而影响自主办理业务的效率。因此,对人像照片的质量审核显得尤为重要。基于此,本文针对影响人脸图像质量的多个因素进行分析,设计并实现相应的网络结构,最终完成一个完整的人像质量智能稽查系统。首先,本文提出了基于半监督学习的多标签分类算法。该算法可充分利用无标签数据的有效信息,提高网络的表征能力。同时,在公开的多标签数据集VOC2007上验证了算法的有效性。在自制的人脸遮挡数据集中,也表现出良好的分类性能。通过多标签分类模型,可快速完成对人脸遮挡情况的结果输出。其次,针对二维图片的头部姿态估计问题,引入注意力机制,实现对算法的改进。计算机视觉领域中的注意力机制模拟人类观察事物的机制,提高了神经网络的可解释性,使网络可以有效捕获输入信息中的关键特征。同时,算法在公开的头部姿态数据集中进行实验,验证了算法引入注意力机制的有效性。通过改进的算法可以有效输出头部姿态的三维空间的偏转角度,可根据要求输出人脸图像的质量评价结果。然后,针对光照、模糊等影响因素综合分析,引入MSCN特征图,通过特征融合的方式,完成对人脸图片的质量分类。通过卷积神经网络分类模型,可以有效输出人脸图像的质量分数,从而得到图像的质量评价结果。最终,整合三个质量分析模块,实现了一个完整的人像质量智能稽查系统。通过实验验证,经过该系统质量审核后的人像图片,可以有效提高后续人脸识别系统的性能。