申请/专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117854133A

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/774;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供一种人脸识别模型训练方法，获取人脸数据集以及预训练人脸识别模型；通过预训练特征提取层对无标签人脸样本以及有标签人脸样本的进行特征提取，得到无标签人脸样本对应的无标签人脸特征以及有标签人脸样本对应的有标签人脸特征；确定有标签人脸样本的正类和负类；基于有标签人脸样本的正类和负类，利用有标签人脸特征和无标签人脸特征对预训练人脸识别模型进行训练，训练完成得到训练好的人脸识别模型。利用无标签人脸样本增加了有标签人脸样本的负类数量，使得人脸信息在特征空间充分张开，训练好的人脸识别模型具备更好的表达和泛化能力，从而提升人脸识别模型的人脸识别性能。

主权项：1.一种人脸识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取人脸数据集以及预训练人脸识别模型，所述人脸数据集包括有标签人脸样本和无标签人脸样本，所述有标签人脸样本具有一个对应的人脸标签值，所述无标签人脸样本不具有人脸标签值，所述预训练人脸识别模型根据所述有标签人脸样本进行有监督训练得到，所述预训练人脸识别模型包括预训练特征提取层；通过所述预训练特征提取层对所述无标签人脸样本以及所述有标签人脸样本的进行特征提取，得到所述无标签人脸样本对应的无标签人脸特征以及所述有标签人脸样本对应的有标签人脸特征；确定所述有标签人脸样本的正类和负类，所述有标签人脸样本的正类为与所述有标签人脸样本对应的类别，所述有标签人脸样本的负类包括所述无标签人脸样本以及与所述有标签人脸样本不对应的类别；基于所述有标签人脸样本的正类和负类，利用所述有标签人脸特征和所述无标签人脸特征对所述预训练人脸识别模型进行训练，训练完成得到训练好的人脸识别模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳云天励飞技术股份有限公司 人脸识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

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