申请/专利权人：深圳数联天下智能科技有限公司

申请日：2023-06-26

公开（公告）日：2023-10-13

公开（公告）号：CN116884061A

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.31#实质审查的生效;2023.10.13#公开

摘要：本申请实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种眉毛识别模型的训练方法及相关装置，通过人脸关键点确定眉毛区域对应的眉毛图像，眉毛图像包括左眉毛图像和右眉毛图像，并基于双通道特征提取模块，对眉毛图像进行特征提取，得到眉毛图像对应的特征图，能够利用左右眉毛类别一致性的先验条件，更好地提取眉毛特征；通过图像数据集，构建对比数据集，利用预训练特征提取模块进行图像映射，并构建对比交叉熵损失函数进行模型训练，让网络学习到眉毛类别在不同人脸上所表现的差异性，本申请能够提高眉毛类别的识别准确率。

主权项：1.一种眉毛识别模型的训练方法，其特征在于，所述眉毛识别模型包括双通道特征提取模块、预训练特征提取模块，所述方法包括：获取图像数据集，其中，所述图像数据集包括人脸图像；根据所述人脸图像的人脸关键点，确定眉毛区域，所述眉毛区域包括眉毛图像，所述眉毛图像包括左眉毛图像和右眉毛图像；基于所述双通道特征提取模块，对所述眉毛图像进行特征提取，得到所述眉毛图像对应的特征图，其中，所述双通道特征提取模块包括上通道网络和下通道网络，所述上通道网络用于输出左眉毛图像的眉毛类别的预测值，所述下通道网络用于输出右眉毛图像的眉毛类别的预测值，所述双通道特征提取模块用于根据左眉毛图像的眉毛类别的预测值和右眉毛图像的眉毛类别的预测值，确定所述眉毛图像对应的眉毛类别；从所述图像数据集中随机选择第一眉毛图像、第二眉毛图像和第三眉毛图像，以构建对比数据集，其中，所述第一眉毛图像为用于输入所述双通道特征提取模块的所述眉毛图像，所述第一眉毛图像与所述第二眉毛图像的眉毛类别相同，所述第一眉毛图像与所述第三眉毛图像的眉毛类别不同；基于所述预训练特征提取模块，对所述第一眉毛图像、第二眉毛图像以及第三眉毛图像进行图像映射，确定所述第一眉毛图像对应的第一特征向量、所述第二眉毛图像对应的第二特征向量以及所述第三眉毛图像对应的第三特征向量；构建对比交叉熵损失函数，基于所述对比交叉熵损失函数对所述眉毛识别模型进行训练，直至所述对比交叉熵损失函数收敛，以得到训练之后的眉毛识别模型，其中，所述对比交叉熵损失函数包括双通道约束多分类交叉熵损失和对比交叉损失，所述双通道约束多分类交叉熵损失用于表征左眉毛图像和右眉毛图像之间的差异，所述对比交叉损失用于表征第一特征向量和第二特征向量之间的相关性以及第一特征向量和第三特征向量之间的差异性。

全文数据：

权利要求：

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