申请/专利权人：智慧眼科技股份有限公司

申请日：2022-11-16

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN115761850B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.03.24#实质审查的生效;2023.03.07#公开

摘要：本发明公开一种人脸识别模型训练方法、人脸识别方法、装置及存储介质，所述方法包括：对初始人脸识别模型中执行初始化处理得到待调整参数组；对待调整参数组中的所有权重进行计算，得到计算结果；根据计算结果确定局部最优权重和全局最优权重；对每一个待调整参数组进行更新处理，得到更新后的参数组；判断更新后的参数组是否符合预设条件；若不符合预设条件，则将更新后的参数组作为待调整参数组，并返回针对每一个待调整参数组，采用预设目标函数对待调整参数组中的所有权重进行计算，得到计算结果的步骤继续执行，若更新后的参数组符合预设条件，则将得到的模型作为目标人脸识别模型，采用本发明提高采用脉冲神经网络进行人脸识别的识别准确率。

主权项：1.一种人脸识别模型训练方法，其特征在于，所述人脸识别模型训练方法包括：对初始人脸识别模型中的参数执行与预设数量相等的初始化处理，得到N个待调整参数组，其中，所述N的数值等于所述预设数量，每个所述待调整参数组包括至少两个权重，所述初始人脸识别模型基于脉冲神经网络构建；针对每一个所述待调整参数组，采用预设目标函数对所述待调整参数组中的所有权重进行计算，得到计算结果；根据所述计算结果确定所述待调整参数组对应的局部最优权重，并根据得到的所有所述局部最优权重，确定全局最优权重；基于预设的更新方式，采用所述局部最优权重和所述全局最优权重对每一个所述待调整参数组进行更新处理，得到更新后的参数组；判断所述更新后的参数组是否符合预设条件；若所述更新后的参数组不符合预设条件，则将所述更新后的参数组作为待调整参数组，并返回所述针对每一个所述待调整参数组，采用预设目标函数对所述待调整参数组中的所有权重进行计算，得到计算结果的步骤继续执行，若所述更新后的参数组符合预设条件，则将得到的模型作为目标人脸识别模型；所述针对每一个所述待调整参数组，采用预设目标函数对所述待调整参数组中的所有权重进行计算，得到计算结果的步骤包括：针对每一个所述待调整参数组，对所述待调整参数组中的所有权重进行相似度计算，确定任意两个权重之间的相似度值；将任意所述两个权重之间的相似度值与预设相似度值进行比对，得到比对结果；若所述比对结果为所述两个权重之间的相似度值不大于所述预设相似度值，则所述两个权重在所述待调整参数组的视野范围内，否则，所述两个权重不在所述待调整参数组的视野范围内；采用预设目标函数对在所述待调整参数组的视野范围内的所有权重进行计算，得到计算结果；所述基于预设的更新方式，采用所述局部最优权重和所述全局最优权重对每一个所述待调整参数组进行更新处理，得到更新后的参数组的步骤包括：针对每一个所述待调整参数组，根据所述待调整参数组中的优化速度方向，对所述待调整参数组中的所有权重进行更新，得到更新权重；根据所述待调整参数组对应的局部最优权重、所述更新权重和所述全局最优权重，对所述优化速度方向进行更新处理，得到速度更新方向；将所述更新权重和所述速度更新方向作为所述待调整参数组对应的更新后的参数组。

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权利要求：

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