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申请/专利权人：青岛高重信息科技有限公司
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230388A
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06V10/766;G06T7/00;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明实施例涉及人脸识别技术领域，公开一种融合人脸识别和人脸质量评估的模型的训练方法，包括：获取人脸图像数据并提取特征向量；根据特征向量确定人脸识别结果和人脸质量分数；将人脸质量分数和质量分数伪标签输入质量损失函数，得到质量损失；将人脸质量分数和人脸识别结果输入人脸识别损失函数，得到人脸识别损失；人脸识别损失函数设置有惩罚项，惩罚项是根据人脸质量分数确定的；根据质量损失对质量回归模型进行参数调整，根据人脸识别损失对人脸识别模型和质量回归模型进行参数调整，直至模型收敛，输出训练好的融合人脸识别和人脸质量评估的模型。通过上述方式，本发明实施例结合人脸识别训练和人脸图像质量评估，提高人脸识别准确率。
主权项：1.一种融合人脸识别和人脸质量评估的模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取人脸图像数据；根据所述人脸图像数据进行特征提取，得到特征向量；根据所述特征向量，通过人脸识别模型确定所述人脸图像数据对应的人脸识别结果；根据所述特征向量，通过质量回归模型确定所述人脸图像数据对应人脸质量分数；将所述人脸质量分数和质量分数伪标签输入质量损失函数，得到质量损失；所述质量分数伪标签是根据所述特征向量在特征空间中相对于各类别中心的距离确定的；将所述人脸质量分数和所述人脸识别结果输入人脸识别损失函数，得到人脸识别损失；所述人脸识别损失函数设置有惩罚项，所述惩罚项是根据所述人脸质量分数确定的；根据所述质量损失对所述质量回归模型进行参数调整，根据所述人脸识别损失对所述人脸识别模型和所述质量回归模型进行参数调整，直至所述质量损失小于第一预设值和所述人脸识别损失小于第二预设值，停止对所述人脸识别模型和所述质量回归模型的参数调整，输出训练好的融合人脸识别和人脸质量评估的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛高重信息科技有限公司 融合人脸识别和人脸质量评估的模型的训练方法及装置
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