申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所

申请日：2022-09-10

公开（公告）日：2023-05-12

公开（公告）号：CN116110088A

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/006;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.05.30#实质审查的生效;2023.05.12#公开

摘要：本发明提供了一种基于人脸的族群识别模型的训练方法，族群识别模型包括编码器和族群预测层，训练方法包括：A1、获取包括多张人脸图像样本的第一训练集和第二训练集，其中第二训练集中的人脸图像样本设有指示其所属族群的标签；A2、利用第一训练集中的人脸图像样本对编码器进行多轮自监督迭代训练以训练编码器提取人脸特征，其中，自监督训练时利用解码器根据人脸特征重构得到的人脸图像和对应的人脸图像样本确定的损失值更新编码器的参数；A3、利用第二训练集对族群识别模型进行多轮迭代训练以识别输入的人脸图像样本对应的族群，其中，族群识别模型的编码器的初始参数为经步骤A2训练的编码器的参数。

主权项：1.一种基于人脸的族群识别模型的训练方法，其特征在于，所述族群识别模型包括编码器和族群预测层，所述训练方法包括：A1、获取包括多张人脸图像样本的第一训练集以及第二训练集，其中第二训练集中的人脸图像样本设有指示其所属族群的标签；A2、利用第一训练集中的人脸图像样本对编码器进行多轮自监督迭代训练以训练编码器提取人脸特征，其中，自监督训练时利用解码器根据所述人脸特征重构得到的人脸图像和对应的人脸图像样本确定的损失值更新编码器的参数；A3、利用第二训练集对族群识别模型进行多轮迭代训练以识别输入的人脸图像样本对应的族群，其中，族群识别模型的编码器的初始参数为经步骤A2训练的编码器的参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院计算技术研究所 一种基于人脸的族群识别方法和族群识别模型的训练方法

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