申请/专利权人：北京搜狗科技发展有限公司

申请日：2019-06-06

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN112052709B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/774

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.08.26#专利申请权的转移;2020.12.25#实质审查的生效;2020.12.08#公开

摘要：本发明公开了一种人脸属性识别方法，包括：获取第一人脸样本图片数据集和第二人脸样本图片数据集，第一人脸样本图片数据集中的每张人脸样本图片携带有M个人脸属性标签，第二人脸样本图片数据集中的每张人脸样本图片携带有N个人脸属性标签；基于第一人脸样本图片数据集进行模型训练，获得第一人脸识别模型，以及基于第二人脸样本图片数据集进行模型训练，获得第二人脸识别模型；将第一人脸识别模型和第二脸识别模型进行融合，构建目标人脸识别模型，目标人脸识别模型可用于识别目标图片中的所述M+N个人脸属性。本发明提高了人脸识别的识别效果。同时，本发明公开了一种人脸属性识别装置。

主权项：1.一种人脸属性识别方法，其特征在于，包括：获取第一人脸样本图片数据集和第二人脸样本图片数据集，其中，所述第一人脸样本图片数据集中的每张人脸样本图片携带有M个人脸属性标签，所述M个人脸属性标签分别对应M个人脸属性，所述第二人脸样本图片数据集中的每张人脸样本图片携带有N个人脸属性标签，所述N个人脸属性标签分别对应N个人脸属性，M、N为大于等于1的整数；基于所述第一人脸样本图片数据集进行模型训练，获得第一人脸识别模型，以及基于所述第二人脸样本图片数据集进行模型训练，获得第二人脸识别模型；将所述第一人脸识别模型和所述第二人脸识别模型进行融合，构建目标人脸识别模型，包括：基于所述第一人脸识别模型和所述第二人脸识别模型对初始模型进行微调，获得微调合成模型；将所述第一人脸样本图片数据集和所述第二人脸样本图片数据集进行融合，获得第三人脸样本图片数据集；基于所述第三人脸样本数据集对所述微调合成模型进行训练FF0C获得所述目标人脸识别模型；其中，所述目标人脸识别模型可用于识别目标图片中的M+N个人脸属性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京搜狗科技发展有限公司 一种人脸属性识别方法及装置

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